CEB: Compositional Evaluation Benchmark for Fairness in Large Language Models

📄 arXiv: 2407.02408v2 📥 PDF

作者: Song Wang, Peng Wang, Tong Zhou, Yushun Dong, Zhen Tan, Jundong Li

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-07-02 (更新: 2025-02-22)

备注: ICLR 2025 Soptlight

💡 一句话要点

提出CEB：用于评估大型语言模型公平性的组合评估基准

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

关键词: 大型语言模型 公平性评估 偏见检测 组合评估基准 社会偏见 自然语言处理 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有偏见评估数据集通常只关注特定类型的偏见，且评估指标不一致，难以进行跨数据集和模型比较。
  2. 论文提出CEB，一个组合评估基准，通过组合分类法从偏见类型、社会群体和任务三个维度全面评估LLM的偏见。
  3. 实验结果表明，LLM的偏见程度在不同维度上存在差异，为开发针对性的偏见缓解方法提供了依据。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）越来越多地被部署到处理各种自然语言处理（NLP）任务，LLM生成内容可能带来的负面社会影响也日益受到关注。为了评估LLM表现出的偏见，研究人员最近提出了各种数据集。然而，现有的偏见评估工作通常只关注特定类型的偏见，并采用不一致的评估指标，导致不同数据集和LLM之间的比较存在困难。为了解决这些局限性，我们收集了各种旨在评估LLM偏见的数据集，并进一步提出了CEB，一个涵盖不同社会群体和任务中不同类型偏见的组合评估基准。CEB的构建基于我们新提出的组合分类法，该分类法从三个维度描述每个数据集：偏见类型、社会群体和任务。通过结合这三个维度，我们为LLM中的偏见开发了一个全面的评估策略。我们的实验表明，偏见程度在这些维度上有所不同，从而为开发特定的偏见缓解方法提供了指导。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）偏见评估工作存在局限性，主要体现在两个方面：一是评估数据集通常只关注特定类型的偏见，缺乏全面性；二是不同数据集采用的评估指标不一致，导致难以对不同LLM的偏见程度进行有效比较。因此，亟需一个综合性的评估基准，能够覆盖多种偏见类型、社会群体和任务，并采用统一的评估方法，从而更准确地评估LLM的公平性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个组合评估基准（CEB），该基准基于一个新提出的组合分类法，从三个维度对数据集进行划分：偏见类型（例如性别偏见、种族偏见）、社会群体（例如女性、少数族裔）和任务类型（例如文本生成、情感分析）。通过对这三个维度进行组合，可以生成各种不同的评估场景，从而全面评估LLM在不同情况下的偏见表现。

技术框架：CEB的构建主要包含两个阶段：一是数据集收集阶段，收集现有的各种偏见评估数据集，并根据组合分类法对这些数据集进行标注；二是评估阶段，利用CEB对不同的LLM进行评估，并分析LLM在不同维度上的偏见程度。评估结果可以用于指导LLM的偏见缓解方法开发。

关键创新：论文的关键创新在于提出了组合分类法，该分类法能够从偏见类型、社会群体和任务三个维度对数据集进行划分，从而实现对LLM偏见的全面评估。与现有方法相比，CEB能够更准确地识别LLM在不同场景下的偏见表现，并为偏见缓解方法提供更有效的指导。

关键设计：CEB的关键设计在于组合分类法的具体实现。论文详细定义了偏见类型、社会群体和任务的类别，并给出了数据集标注的具体规范。此外，论文还设计了一套评估指标，用于衡量LLM在不同维度上的偏见程度。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于被评估的LLM和具体的评估任务，论文并未对此进行限定。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在不同维度上的偏见程度存在显著差异。例如，某些LLM在性别偏见方面表现较好，但在种族偏见方面表现较差。CEB能够有效识别这些差异，为开发针对性的偏见缓解方法提供了重要依据。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的公平性，减少其在文本生成、对话系统等应用中产生的偏见。这有助于提升LLM在招聘、信贷、法律等敏感领域的可靠性和公正性，避免歧视性结果，促进社会公平。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed to handle various natural language processing (NLP) tasks, concerns regarding the potential negative societal impacts of LLM-generated content have also arisen. To evaluate the biases exhibited by LLMs, researchers have recently proposed a variety of datasets. However, existing bias evaluation efforts often focus on only a particular type of bias and employ inconsistent evaluation metrics, leading to difficulties in comparison across different datasets and LLMs. To address these limitations, we collect a variety of datasets designed for the bias evaluation of LLMs, and further propose CEB, a Compositional Evaluation Benchmark that covers different types of bias across different social groups and tasks. The curation of CEB is based on our newly proposed compositional taxonomy, which characterizes each dataset from three dimensions: bias types, social groups, and tasks. By combining the three dimensions, we develop a comprehensive evaluation strategy for the bias in LLMs. Our experiments demonstrate that the levels of bias vary across these dimensions, thereby providing guidance for the development of specific bias mitigation methods.