Can a Prediction’s Rank Offer a More Accurate Quantification of Bias? A Case Study Measuring Sexism in Debiased Language Models
Notice bibliographique
Résumé
Pre-trained language models are known to inherit a plethora of contextual biases from their training data. These biases have proven to be projected onto a variety of downstream applications, making their detection and mitigation imminent. Limited research has been conducted to quantify specific bias types, such as benevolent sexism, which may be subtly present within the inferred connotations of a sentence. To this extent, our work aims to: (1) provide a benchmark of sexism sentences; (2) adapt two bias metrics: mean probability score and mean normalized rank; (3) conduct a case study to quantify and analyze sexism in base and de-biased masked language models. We find that debiasing, even in its most effective form (Auto-Debias), solely nullifies the probability score of biasing tokens, while retaining them in high ranks. Auto-Debias illustrates a 90%-96% reduction in mean probability scores from base to debiased models, while only a 3%-16% reduction in mean normalized ranks. Similar to the application of non-parametric statistical tests for data that does not follow a normal distribution, operating on the ranks of predictions rather than their probability scores offers a more representative bias measure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».