이 연구는 대규모 언어 모델에 내재된 성 편향을 효과적으로 탐지하고 완화하는 방법을 제안한다.
먼저, 인과 매개 분석을 통해 모델의 다양한 구성 요소가 성 편향 생성에 미치는 영향을 추적한다. 분석 결과, 직업 대명사의 마지막 토큰에 작용하는 하단 MLP 모듈과 문장의 마지막 단어를 처리하는 상단 어텐션 모듈이 성 편향 생성에 중요한 역할을 한다는 것을 확인했다.
이를 바탕으로 LSDM(Least Square Debias Method)이라는 지식 편집 기반 방법을 제안했다. LSDM은 특정 직업 단어와 관련된 성 편향을 최소화하면서도 모델의 다른 기능을 최대한 보존할 수 있다. 실험 결과, LSDM은 기존 방법보다 성 편향을 더 효과적으로 완화하고 모델의 전반적인 성능도 잘 유지하는 것으로 나타났다.
이 연구는 성 편향 탐지와 완화를 통합적으로 다룬 최초의 시도로, 대규모 언어 모델의 편향 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다.
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by Yuchen Cai,D... klokken arxiv.org 03-22-2024
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