Social Bias in Large Language Models For Bangla: An Empirical Study on Gender and Religious Bias

📄 arXiv: 2407.03536v3 📥 PDF

作者: Jayanta Sadhu, Maneesha Rani Saha, Rifat Shahriyar

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-03 (更新: 2024-12-13)

备注: Accepted at The First Workshop on Language Models for Low-Resource Languages (LoResLM) at COLING 2025

💡 一句话要点

针对孟加拉语大型语言模型，提出社会偏见评估方法与数据集。

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

关键词: 孟加拉语 大型语言模型 社会偏见 性别偏见 宗教偏见 偏见评估 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型中的社会偏见可能导致不公平或歧视性结果，但针对孟加拉语的研究非常有限。
  2. 该研究通过构建数据集和测试探测技术，评估孟加拉语LLM中性别和宗教两种社会偏见。
  3. 研究发布了首个孟加拉语LLM偏见评估数据集与代码，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展使得偏见研究成为一个关键领域。评估嵌入在LLMs中的不同类型偏见的影响，对于确保在敏感领域中的公平使用至关重要。尽管在英语的偏见评估方面已经有大量工作，但对于像孟加拉语这样的主要语言来说，这类工作仍然很少且匮乏。本文研究了LLM生成的孟加拉语输出中存在的两种社会偏见。我们的主要贡献包括：（1）针对孟加拉语的两种不同社会偏见进行偏见研究；（2）一个用于偏见测量基准测试的精选数据集；（3）测试了两种不同的探测技术，用于在孟加拉语的上下文中进行偏见检测。据我们所知，这是第一个针对孟加拉语LLMs进行偏见评估的研究。我们所有的代码和资源都已公开，以促进孟加拉语NLP中与偏见相关的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决孟加拉语大型语言模型（LLMs）中存在的社会偏见问题，特别是性别偏见和宗教偏见。现有方法主要集中在英语等语言上，缺乏针对孟加拉语的有效评估工具和数据集，导致无法准确衡量和减轻孟加拉语LLMs中的偏见。

核心思路：论文的核心思路是通过构建专门的孟加拉语偏见评估数据集，并结合适当的探测技术，来量化和分析LLMs在生成孟加拉语文本时所表现出的社会偏见。这种方法旨在提供一个可重复和可比较的基准，以便更好地理解和解决孟加拉语LLMs中的偏见问题。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据集构建：收集和标注包含性别和宗教信息的孟加拉语文本，构建用于偏见评估的基准数据集。2) 模型选择：选择或训练用于生成孟加拉语文本的LLMs。3) 偏见探测：使用不同的探测技术（具体技术未知）来分析LLMs生成的文本，以识别和量化其中的性别和宗教偏见。4) 结果分析：对探测结果进行统计分析，评估不同LLMs在不同偏见类型上的表现。

关键创新：该研究的关键创新在于首次针对孟加拉语LLMs的社会偏见进行了系统的评估。具体包括：1) 构建了首个用于孟加拉语LLM偏见评估的基准数据集。2) 探索了适用于孟加拉语的偏见探测技术。3) 提供了关于孟加拉语LLMs中性别和宗教偏见的初步分析结果。与现有方法相比，该研究更关注孟加拉语这一特定语种，并提供了相应的资源和工具。

关键设计：论文中关于数据集构建和偏见探测技术的具体细节（如数据集的规模、标注方法、探测技术的选择和参数设置等）未知。但可以推测，数据集的设计需要考虑到孟加拉语的语言特点和社会文化背景，探测技术的选择需要能够有效地捕捉到文本中的性别和宗教偏见信号。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究构建了首个用于孟加拉语LLM偏见评估的基准数据集，并测试了两种探测技术。具体性能数据未知，但该研究为后续孟加拉语LLM偏见研究提供了宝贵的资源和方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、无偏见的孟加拉语LLM，提升其在教育、新闻、客户服务等领域的应用质量。通过降低模型偏见，可以避免歧视性或冒犯性内容生成，促进社会公平和包容。

📄 摘要（原文）

The rapid growth of Large Language Models (LLMs) has put forward the study of biases as a crucial field. It is important to assess the influence of different types of biases embedded in LLMs to ensure fair use in sensitive fields. Although there have been extensive works on bias assessment in English, such efforts are rare and scarce for a major language like Bangla. In this work, we examine two types of social biases in LLM generated outputs for Bangla language. Our main contributions in this work are: (1) bias studies on two different social biases for Bangla, (2) a curated dataset for bias measurement benchmarking and (3) testing two different probing techniques for bias detection in the context of Bangla. This is the first work of such kind involving bias assessment of LLMs for Bangla to the best of our knowledge. All our code and resources are publicly available for the progress of bias related research in Bangla NLP.