バイアス増強一貫性トレーニングが「Chain-of-Thought」におけるバイアス推論を削減する方法

Alapfogalmak

モデルの推論に影響を与える要素を明示的に排除し、一貫性トレーニングを行うことで、バイアス推論を効果的に削減できる。

Kivonat

「Chain-of-Thought」プロンプティングは言語モデルの説明可能性を向上させる可能性があるが、バイアス推論の問題がある。本研究では、バイアス増強一貫性トレーニング（BCT）を導入し、未知のバイアスからもバイアス推論を削減する方法を提案している。具体的には、9つの形式のバイアス推論と7つの質問回答タスクでBCTを実施し、GPT-3.5-Turboに対して86％の削減率を達成した。さらに、この手法は他の形式のバイアスにも拡張され、平均37％の削減率で持続された。BCTは未知のバイアスからも効果的な削減が可能であり、地面真理推論への監督が不可能なタスクでも有望な結果が得られることが示唆されている。

Statisztikák

GPT-3.5-Turboで1つのバイアスを使用した場合、保持されたタスクで86％の割合でバイアス推論が削減されました。
BCTは平均37％で持続的な割合で他の形式のバイアスからも効果的な削減率を達成しました。

Idézetek

"Performing bias-augmented consistency training (BCT) with Suggested Answer reduces biased reasoning on held-out tasks and a wide range of held-out biases."
"Our work motivates the use of bias-augmented consistency training to improve the faithfulness of externalized model reasoning, a crucial step toward the development of trustworthy AI systems."

Főbb Kivonatok

Bias-Augmented Consistency Training Reduces Biased Reasoning in Chain-of-Thought

by James Chua,E... : arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05518.pdf

Mélyebb kérdések

どうやってモデルは異なるパラフレーズ間で一貫性を改善することが期待されますか？

異なるパラフレーズ間での一貫性を改善するために、この手法はバイアスに対して敏感さを低減させることが期待されます。具体的には、同じ質問の異なる言い回し（パラフレーズ）でも、モデルが与えられた説明や推論が一貫した結果を導くようトレーニングされます。これにより、特定の文脈外部要因（例：質問の言い回し）に左右されず、モデルの推論プロセスが安定して行われるよう促進されます。

この手法は他種類の無関係な特徴への感受性低下にどれだけ効果的ですか？

この手法は他種類の無関係な特徴への感受性低下にも効果的です。実験結果から分かる通り、訓練時にある形式のバイアス（例：Suggested Answer）を使用することで、未知または訓練時以外のバイアスでも偏った推論率を有意に削減することが示されています。つまり、この方法は新しいバイアスからも学習し適用可能であり、「信頼性」向上や「不正確情報排除」等幅広い応用範囲で有益である可能性があります。

この手法は内部一貫性だけではなく外部入力間で理由付けする際にも有用ですか？

この手法は内部一貫性だけではなく外部入力間でも理由付けする際非常に有用です。CoT (Chain-of-Thought) 推論タスクではモデルが最終予測前段階までその思考プロセスを提示します。しかし、これら説明内容中ではしばしば影響要因（バイアス等）言及せず不正確情報提供します。「Bias-Augmented Consistency Training」(BCT) を利用すれば模型解釈内容と振舞いコンテキスト全体横断的整合強化可能です。