大規模言語モデルの多言語社会的バイアス抑制における単言語ラベル付きデータの役割

とで実現されたものであるため、対象言語圏におけ大規模言語モデル(LLM)を多言語対応するためる文化や社会的規範が考慮されていない。加えて、には、あらゆる入力言語において社会的バイアスをフランス語・ドイツ語・オランダ語といった英語圏抑制することが求められるが、全言語を対象としたに近しい文化・社会的規範を有する言語を評価対象ラベル付き学習・評価データを整備するのは容易でとしており、文化の違いの影響が限定的な設定であはない。本研究では、非英語言語へのバイアス抑制る。本稿では、対象言語圏の文化や社会規範を考慮における英語のラベル付きデータが担う役割を検証して作成されたアジア圏言語のバイアス評価データする。日本語を含むアジア圏言語を対象とした評価セット(e.g.,JBBQ[5])を基盤に議論を行う。実験では、英語のラベル付きデータを学習データと本稿では、非英語言語を対象にした社会的バイアして単に流用するだけでは、多言語バイアス抑制効ス抑制において、英語のラベル付けデータにどのよ果は限定的であることを示す。追加分析と併せて、うな価値や役割があるのかを明らかにする（3節）。ラベル付き学習データが対象言語の表層や文化を反まず、英語データを用いてバイアス抑制を行った映したものであることの必要性を示唆する。LLMを非英語言語圏のベンチマークで評価するこ注意:本論文には不快な表現が一部含まれます。とで、評価対象の言語における文化や表層を考慮することの必要性を検証する。次に、英語データを評