Um estudo de seis modelos de linguagem grandes ajustados por instrução revela que sistemas de última geração reescrevem sistematicamente o inglês afro-americano (AAE) para o inglês americano padrão. Os autores apresentam um framework end-to-end para auditar e mitigar esse viés, introduzindo a Invariância Condicional do Grupo Dialectal (cDGI) para isolamento e análise de localização em nível de feature.
- Construções sintáticas, particularmente concordância negativa, são identificadas como gatilhos universais de viés em todos os modelos testados.
- Os pesquisadores aplicam direcionamento de ativação, um método sem treinamento que extrai direções dialectais via causal tracing para injetar em camadas relevantes ao viés.
- Esta abordagem reduz o viés de 5 a 20 vezes mais eficazmente do que prompting enquanto preserva a fluência no inglês americano padrão.
- O trabalho inclui REAL-AAE, o maior corpus paralelo real-AAE com 17.479 triplets de tweets naturais.
O estudo fornece um método para impedir que LLMs corrijam silenciosamente dialectos e libera um novo recurso significativo para avaliar viés dialectal.