大規模言語モデルの認知バイアス軽減

ニュースレコメンデーションにおける大規模言語モデルの認知バイアスとその軽減戦略

大規模言語モデル（LLM）はニュースレコメンデーションシステムの重要な要素となりつつあるが、LLM自体に存在する認知バイアスが、偏った情報提供やステレオタイプ化、エコーチェンバー現象などを引き起こす可能性がある。本稿では、LLMベースのニュースレコメンデーションシステムにおける認知バイアスのリスクと、データ拡張、プロンプトエンジニアリング、学習アルゴリズムの側面からの軽減戦略について議論する。

ニュースレコメンデーションにおける大規模言語モデルの認知バイアスとその軽減戦略

大規模言語モデルの多肢選択問題における認知バイアスの軽減: 厳密性と実用性のバランス