REFINE-LM: Mitigating Language Model Stereotypes via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2408.09489v1 📥 PDF

作者: Rameez Qureshi, Naïm Es-Sebbani, Luis Galárraga, Yvette Graham, Miguel Couceiro, Zied Bouraoui

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-18

💡 一句话要点

提出REFINE-LM以解决语言模型中的偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语言模型 去偏技术 强化学习 自然语言处理 社会公正

📋 核心要点

  1. 现有去偏方法依赖于数据预处理和嵌入去偏，需大量计算资源和人工标注，且局限于特定偏见类型。
  2. REFINE-LM通过强化学习处理多种偏见，无需微调，利用语言模型的词概率分布进行去偏。
  3. 实验表明，REFINE-LM显著降低了偏见，同时保持了模型性能，适用于多种偏见类型，训练成本低。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的引入，关于这些模型可能继承训练数据中无意偏见的担忧日益增加。研究表明，这些模型传播性别、地理和种族等偏见。现有方法通过数据预处理和去偏嵌入来解决这些问题，但需要大量计算资源和标注工作，并且仅限于某些类型的偏见。为了解决这些问题，本文提出了REFINE-LM，这是一种利用强化学习处理不同类型偏见的去偏方法，无需微调。通过在语言模型的词概率分布上训练简单模型，我们的去偏强化学习方法能够在没有人工标注或显著计算资源的情况下实现模型去偏。实验结果表明，该方法显著减少了刻板印象偏见，同时保持了语言模型的性能，适用于性别、种族、宗教和国籍等多种偏见，并且训练成本不高。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型中存在的性别、地理和种族等偏见问题。现有方法通常依赖于数据预处理和嵌入去偏，面临计算资源消耗大和人工标注需求高的痛点。

核心思路：REFINE-LM的核心思路是利用强化学习技术，直接在语言模型的词概率分布上进行去偏处理，而无需进行微调。这样的设计使得去偏过程更加灵活且资源消耗较低。

技术框架：REFINE-LM的整体架构包括数据输入、词概率分布提取、强化学习模型训练和去偏输出四个主要模块。首先，从语言模型中提取词概率分布，然后通过强化学习模型进行训练，最后输出去偏后的结果。

关键创新：REFINE-LM的最大创新在于其去偏方法的无监督特性，能够处理多种类型的偏见，而不需要依赖人工标注或特定的计算资源。这与传统方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计上，REFINE-LM采用了简单的强化学习模型，损失函数设计为关注于减少偏见的同时保持模型性能，具体的网络结构和参数设置尚未详细披露。实验表明，该方法在多个模型上均表现出色。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，REFINE-LM在多个语言模型上显著降低了刻板印象偏见，保持了模型性能，且训练成本低。具体而言，模型在处理性别、种族和宗教等偏见时表现出色，提升幅度明显，验证了其广泛适用性。

🎯 应用场景

REFINE-LM的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在自然语言处理领域。它可以用于文本生成、对话系统和信息检索等任务，帮助减少模型中的偏见，提高生成内容的公平性和多样性。未来，该方法可能推动更广泛的去偏技术在人工智能中的应用，促进社会公正。

📄 摘要（原文）

With the introduction of (large) language models, there has been significant concern about the unintended bias such models may inherit from their training data. A number of studies have shown that such models propagate gender stereotypes, as well as geographical and racial bias, among other biases. While existing works tackle this issue by preprocessing data and debiasing embeddings, the proposed methods require a lot of computational resources and annotation effort while being limited to certain types of biases. To address these issues, we introduce REFINE-LM, a debiasing method that uses reinforcement learning to handle different types of biases without any fine-tuning. By training a simple model on top of the word probability distribution of a LM, our bias agnostic reinforcement learning method enables model debiasing without human annotations or significant computational resources. Experiments conducted on a wide range of models, including several LMs, show that our method (i) significantly reduces stereotypical biases while preserving LMs performance; (ii) is applicable to different types of biases, generalizing across contexts such as gender, ethnicity, religion, and nationality-based biases; and (iii) it is not expensive to train.