Identifying and Mitigating Social Bias Knowledge in Language Models

📄 arXiv: 2408.11843v2 📥 PDF

作者: Ruizhe Chen, Yichen Li, Jianfei Yang, Joey Tianyi Zhou, Jian Wu, Zuozhu Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-07 (更新: 2025-02-27)

备注: NAACL 2025 Findings. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2405.09341

💡 一句话要点

提出 Fairness Stamp (FAST) 方法，用于识别和缓解语言模型中的社会偏见知识。

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

关键词: 语言模型 社会偏见 公平性 知识保留 细粒度校准

📋 核心要点

  1. 现有去偏见方法在追求群体公平性时，忽略了个体常识，导致模型产生不合理预测。
  2. FAST 方法通过识别并校准存储社会偏见的特定层，实现细粒度的偏见缓解。
  3. 实验表明，FAST 在去偏见的同时，能有效保留知识并提升下游任务性能。

📝 摘要（中文）

在大型语言模型（LLM）的实际部署中，生成公平且准确的预测至关重要。然而，现有的去偏见方法不可避免地会产生不公平或不正确的预测，因为它们的设计和评估旨在实现不同社会群体之间的均等，但忽略了个人的常识性事实，从而导致修改后的知识引发不合理或不良的预测。本文首先建立了一个新的偏见缓解基准 BiaScope，通过利用新构建的数据集和知识保留与泛化的指标来系统地评估性能。然后，我们提出了一种新的去偏见方法 Fairness Stamp (FAST)，该方法能够对个体社会偏见进行细粒度的校准。FAST 识别负责存储社会偏见的决定性层，然后通过集成一个小型模块化网络来校准其输出，同时考虑偏见缓解和知识保留的需求。全面的实验表明，FAST 优于最先进的基线，具有卓越的去偏见性能，同时不影响知识保留和下游预测的整体模型能力。这突出了细粒度去偏见策略在实现 LLM 公平性方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中存在的社会偏见知识问题。现有去偏见方法通常侧重于群体层面的公平性，忽略了个体层面的常识性知识，导致模型在某些情况下产生不合理或错误的预测。这些方法在追求群体公平的同时，损害了模型的知识完整性和泛化能力。

核心思路：FAST (Fairness Stamp) 的核心思路是细粒度地校准语言模型中存储社会偏见的特定层。通过识别模型中负责存储偏见知识的“决定性层”，并在此层上进行针对性的干预，可以在缓解偏见的同时，尽可能地保留模型的原有知识和能力。这种方法避免了全局性的修改，从而减少了对模型整体性能的负面影响。

技术框架：FAST 方法包含以下主要步骤：1) 使用 BiaScope 基准评估模型的偏见程度和知识保留能力。2) 识别模型中存储社会偏见的“决定性层”。这可以通过分析不同层对偏见相关输入的响应来实现。3) 在识别出的层上集成一个小型模块化网络，称为“Fairness Stamp”。4) 使用包含偏见缓解和知识保留目标的损失函数来训练 Fairness Stamp。5) 使用校准后的模型进行下游任务的预测。

关键创新：FAST 的关键创新在于其细粒度的去偏见策略。与以往的全局性或粗粒度方法不同，FAST 能够精确定位并校准模型中存储偏见的特定层。这种方法最大限度地减少了对模型整体知识和能力的干扰，从而在去偏见的同时，保持了模型的性能。此外，BiaScope 基准的提出也为偏见缓解方法提供了一个更全面和细致的评估框架。

关键设计：Fairness Stamp 是一个小型的前馈神经网络，它接收决定性层的输出作为输入，并输出一个校准后的表示。训练 Fairness Stamp 的损失函数包含两个主要部分：偏见缓解损失和知识保留损失。偏见缓解损失旨在减少模型在偏见相关任务上的预测偏差。知识保留损失旨在确保 Fairness Stamp 的引入不会显著改变模型在非偏见任务上的预测结果。具体的技术细节包括 Fairness Stamp 的网络结构、损失函数的具体形式以及训练过程中的超参数设置等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FAST 方法在 BiaScope 基准上优于现有的去偏见方法。具体而言，FAST 在偏见缓解方面取得了显著的提升，同时保持了较高的知识保留率和下游任务性能。与最先进的基线相比，FAST 在多个指标上都取得了显著的改进，证明了其细粒度去偏见策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要公平性和准确性的自然语言处理任务，例如情感分析、文本分类、问答系统和对话系统。通过缓解语言模型中的社会偏见，可以提高这些系统在不同社会群体中的公平性和可靠性，避免歧视性或不公正的输出，从而促进人工智能技术的负责任发展。

📄 摘要（原文）

Generating fair and accurate predictions plays a pivotal role in deploying large language models (LLMs) in the real world. However, existing debiasing methods inevitably generate unfair or incorrect predictions as they are designed and evaluated to achieve parity across different social groups but leave aside individual commonsense facts, resulting in modified knowledge that elicits unreasonable or undesired predictions. In this paper, we first establish a new bias mitigation benchmark, BiaScope, which systematically assesses performance by leveraging newly constructed datasets and metrics on knowledge retention and generalization. Then, we propose a novel debiasing approach, Fairness Stamp (FAST), which enables fine-grained calibration of individual social biases. FAST identifies the decisive layer responsible for storing social biases and then calibrates its outputs by integrating a small modular network, considering both bias mitigation and knowledge-preserving demands. Comprehensive experiments demonstrate that FAST surpasses state-of-the-art baselines with superior debiasing performance while not compromising the overall model capability for knowledge retention and downstream predictions. This highlights the potential of fine-grained debiasing strategies to achieve fairness in LLMs.