Observations and Remedies for Large Language Model Bias in Self-Consuming Performative Loop

📄 arXiv: 2601.05184v1 📥 PDF

作者: Yaxuan Wang, Zhongteng Cai, Yujia Bao, Xueru Zhang, Yang Liu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

研究大型语言模型在自消费执行循环中的偏差，并提出相应的缓解策略。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 偏差缓解 自消费循环 执行反馈 奖励学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM训练方法在自消费循环中存在偏差累积问题，导致模型性能下降并对特定群体服务不足。
  2. 论文提出在受控的自消费执行循环（SCPL）中分析偏差演变，并设计基于奖励的拒绝抽样策略缓解偏差。
  3. 实验表明，SCPL会增加偏好偏差，减少差异偏差，而提出的拒绝抽样策略能有效减轻偏差，提升模型公平性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展使得使用合成数据训练未来模型备受关注。然而，这会产生一个自消费的再训练循环，模型在自身的输出上进行训练，可能导致性能下降并引发新的偏差。在实际应用中，先前部署的LLMs可能会影响它们生成的数据，从而导致由用户反馈驱动的动态系统。例如，如果一个模型持续未能服务于某个用户群体，那么从该特定人群收集的查询数据就会减少。本研究引入了自消费执行循环（SCPL）的概念，并在受控的执行反馈下，研究合成数据在这些动态迭代训练过程中塑造偏差的作用。这种受控设置的动机是无法从动态生产系统中获取真实世界的用户偏好数据，从而使我们能够以原则性的方式隔离和分析反馈驱动的偏差演变。我们关注两种类型的循环，包括典型的再训练设置和很大程度上未被探索的增量微调设置。通过在三个真实世界任务上的实验，我们发现执行循环增加了偏好偏差，减少了差异偏差。我们设计了一种基于奖励的拒绝抽样策略来减轻偏差，从而朝着更值得信赖的自我改进系统迈进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在自消费执行循环（Self-Consuming Performative Loop, SCPL）中产生的偏差问题。现有的LLM训练方法，特别是那些依赖于模型自身生成数据进行再训练的方法，容易陷入偏差累积的恶性循环。这种循环会导致模型性能下降，并且可能对某些用户群体产生不公平的影响。现有的方法缺乏对这种动态偏差演变的深入理解和有效的缓解策略。

核心思路：论文的核心思路是在一个受控的SCPL环境中，研究合成数据如何影响偏差的形成和演变。通过模拟真实世界中用户反馈对模型的影响，论文能够更清晰地分析偏差的来源和传播机制。在此基础上，论文提出了一种基于奖励的拒绝抽样策略，旨在通过调整训练数据的分布，减轻模型中的偏差。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建受控的SCPL环境，模拟模型在自身输出上进行迭代训练的过程。2) 定义和测量不同类型的偏差，包括偏好偏差和差异偏差。3) 设计基于奖励的拒绝抽样策略，用于调整训练数据的分布。4) 在多个真实世界任务上进行实验，评估SCPL对偏差的影响以及所提出的缓解策略的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了SCPL的概念，并将其作为一个研究LLM偏差的框架。2) 深入分析了SCPL对不同类型偏差的影响，揭示了偏差演变的动态过程。3) 设计了一种基于奖励的拒绝抽样策略，能够有效地减轻模型中的偏差。与现有方法相比，该策略更加灵活和可控，能够根据不同的偏差类型进行调整。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用奖励函数来衡量模型对不同用户群体的服务质量。2) 基于奖励函数，设计拒绝抽样策略，以调整训练数据的分布，减少对某些用户群体的偏见。3) 实验中，使用了三个真实世界的任务，包括文本生成、情感分析和问答，以验证所提出的方法的有效性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCPL会增加偏好偏差，减少差异偏差。提出的基于奖励的拒绝抽样策略能够有效减轻偏差，提升模型在不同用户群体上的表现。具体性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。论文在三个真实世界任务上验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用LLM生成数据并进行迭代训练的场景，例如对话系统、内容生成平台和智能客服。通过减轻模型偏差，可以提高用户满意度，增强模型的公平性和可信度，并避免潜在的歧视性行为。未来的研究可以探索更复杂的SCPL模型和更有效的偏差缓解策略。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) has led to growing interest in using synthetic data to train future models. However, this creates a self-consuming retraining loop, where models are trained on their own outputs and may cause performance drops and induce emerging biases. In real-world applications, previously deployed LLMs may influence the data they generate, leading to a dynamic system driven by user feedback. For example, if a model continues to underserve users from a group, less query data will be collected from this particular demographic of users. In this study, we introduce the concept of \textbf{S}elf-\textbf{C}onsuming \textbf{P}erformative \textbf{L}oop (\textbf{SCPL}) and investigate the role of synthetic data in shaping bias during these dynamic iterative training processes under controlled performative feedback. This controlled setting is motivated by the inaccessibility of real-world user preference data from dynamic production systems, and enables us to isolate and analyze feedback-driven bias evolution in a principled manner. We focus on two types of loops, including the typical retraining setting and the incremental fine-tuning setting, which is largely underexplored. Through experiments on three real-world tasks, we find that the performative loop increases preference bias and decreases disparate bias. We design a reward-based rejection sampling strategy to mitigate the bias, moving towards more trustworthy self-improving systems.