MIKULA, Lukáš, Michal ŠTEFÁNIK, Marek PETROVIČ a Petr SOJKA. Think Twice: Measuring the Efficiency of Eliminating Prediction Shortcuts of Question Answering Models. In Yvette Graham, Matthew Purver. Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). St. Julian's, Malta: Association for Computational Linguistics, 2024, s. 2179-2193. ISBN 979-8-89176-088-2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Think Twice: Measuring the Efficiency of Eliminating Prediction Shortcuts of Question Answering Models
Autoři MIKULA, Lukáš (703 Slovensko, domácí), Michal ŠTEFÁNIK (703 Slovensko, domácí), Marek PETROVIČ (703 Slovensko, domácí) a Petr SOJKA (203 Česká republika, domácí).
Vydání St. Julian's, Malta, Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), od s. 2179-2193, 15 s. 2024.
Nakladatel Association for Computational Linguistics
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW Openreview Pre-print fulltext PDF
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 979-8-89176-088-2
Klíčová slova anglicky LLM; Large Language Models; bias; Question Answering;
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: Mgr. Michal Štefánik, učo 422237. Změněno: 12. 6. 2024 14:44.
Anotace
While the Large Language Models (LLMs) dominate a majority of language understanding tasks, previous work shows that some of these results are supported by modelling spurious correlations of training datasets. Authors commonly assess model robustness by evaluating their models on out-of-distribution (OOD) datasets of the same task, but these datasets might share the bias of the training dataset. We propose a simple method for measuring a scale of models' reliance on any identified spurious feature and assess the robustness towards a large set of known and newly found prediction biases for various pre-trained models and debiasing methods in Question Answering (QA). We find that the reported OOD gains of debiasing methods can not be explained by mitigated reliance on biased features, suggesting that biases are shared among QA datasets. We further evidence this by measuring that performance of OOD models depends on bias features comparably to the ID model, motivating future work to refine the reports of LLMs' robustness to a level of known spurious features.
Návaznosti
MUNI/A/1590/2023, interní kód MUNázev: Využití technik umělé inteligence pro zpracování dat, komplexní analýzy a vizualizaci rozsáhlých dat
Investor: Masarykova univerzita, Využití technik umělé inteligence pro zpracování dat, komplexní analýzy a vizualizaci rozsáhlých dat
VytisknoutZobrazeno: 27. 6. 2024 05:57