Autorlar :
(1) Ze Wang, Holistic AI and University College London;
(2) Zekun Wu, Holistic AI and University College London;
3) Jeremy Zhang, Emory University;
(4) Navya Jain, University College London;
5) Xin Guan, holistic AI;
Adriano Koshiyama o‘z.
Authors:
(1) Ze Wang, Holistic AI and University College London;
(2) Zekun Wu, Holistic AI and University College London;
3) Jeremy Zhang, Emory University;
(4) Navya Jain, University College London;
5) Xin Guan, holistic AI;
Adriano Koshiyama o‘z.
Solida tabellar
A. Mathematical Formulations of WMLE
B o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z
C Qualitative Bias Analysis Framework and Example of Bias Amplification cross-generations.
D. Text Quality Index o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z
F. Qoyga Qoyga Qoyga Qoyga Qoyga Qoyga Qoyga Qoyga
Abstraksiya
Mechanical Accumulation Neurosynthesis (LLMs) modularlar qilmadi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilm
1 Introduction
Men, LLM-lar o‘z qilmadi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi
Bilmizlik bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan
Bu doktrinada, biz bu research gapni qilmayadi teorik çarqizni qoysan və LLM-larda bias amplifikasiyalarini qilmayadi. Additionally, we perform both statistical simulation and LLM experiments to demonstrate and exemplify the theorem.
-
Theoretical Framework: We establish the necessary and sufficient conditions for bias amplification (i.e. Theorem 1). The theorem aids in understanding the cause of bias amplification and in distinguishing between bias amplification and model collapse. We conduct statistical simulations using weighted maximum likelihood estimation to illustrate the theorem (see Section 3.2).
-
Benchmarking Tool: We trained a highly accurate classifier capable of detecting political leaning in long-text content. With this classifier, we offer a benchmark for evaluating political bias in LLMs through open-generation tasks, filling a gap not covered in current bias studies (see Sections 2 and 4.3).
-
Empirical Demonstration and Mitigation Strategies: We demonstrate bias amplification in terms of political bias in GPT-2 using our benchmarking tool: the model exhibits a right-leaning bias in sentence continuation tasks and becomes increasingly right-leaning over successive generations (see Section 5.1). Additionally, we conducted experiments with three potential mitigation strategies, i.e. Overfitting, Preservation, and Accumulation, comparing their effectiveness, and found that some are surprisingly effective (see Section 5.3).
-
Mechanistic Interpretation: Building on our framework, we propose an innovative mechanistic interpretation pipeline that identifies two distinct sets of neurons responsible for bias amplification and model collapse during iterative fine-tuning experiments with GPT-2. We found minimal overlap between these two sets, supporting our theorem that bias amplification can occur independently of model collapse (see Section 5.4).
Biz o‘z qilmadi qilmadi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilm
Bu lissiya CC BY-NC-SA 4.0 lissiya.
Bu lissiya CC BY-NC-SA 4.0 lissiya.