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

価対象言語へ機械翻訳したデータを用いてバイアス大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）抑制を行い、評価することで、評価対象言語におけの技術発展にともない、多言語にわたる運用が期待る表層を考慮することの価値を明らかにする。されるようになった。一方で、社会的バイアスを反評価LLMをLlama-3.1-8B-Instructに設定し、評価映した文章の生成は、LLMの利用をあらゆる言語言語を日本語、韓国語、中国語に設定した評価実験圏へ拡大していく上で深刻な課題の一つである。を行った（4節）。英語のラベル付きデータを単純LLMの社会的バイアスを抑制するための有用なに流用するだけでも、他言語圏の文化や社会的規範方法論の一つに、ラベル付きデータを用いてどのよを考慮することが必要なJBBQ等のベンチマークにうなテキストがバイアスを含んでいるか否かを学習おいて一定バイアス抑制効果を確認することがでさせる方法がある[1,2]。しかし、全言語に対してきた。加えて、情報量は変えずに、英語のラベル付バイアス関連のラベル付きデータセットを整備するきデータの表層を評価対象言語に変更（翻訳）することは難しい。そのため、英語などのデータが充実だけで、一部の言語やカテゴリについては、バイアしている言語を対象としたラベル付きデータを、他ス抑制効果を底上げできることがわかった。分析での言語環境におけるバイアス抑制に転用できるかどは、ラベル付きデータの数を増やすことの有用性うか検討することには実務的・学術的価値がある。や、解きたい事例のタイプに沿ったラベル付きデー単言語のバイアス抑制手法の適用が、他言語環境タを利用することが重要であること、および評価におけるバイアス抑制効果を誘導するかを調べた研LLMによって課題となる社会的バイアスカテゴリ究がある[3]。しかし、彼らの評価データは、英語のが異なることを示した。―2826―.