Promoting Equality in Large Language Models: Identifying and Mitigating the Implicit Bias based on Bayesian Theory

📄 arXiv: 2408.10608v1 📥 PDF

作者: Yongxin Deng, Xihe Qiu, Xiaoyu Tan, Jing Pan, Chen Jue, Zhijun Fang, Yinghui Xu, Wei Chu, Yuan Qi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-20

💡 一句话要点

提出基于贝叶斯理论的BTBR框架，用于识别和缓解大语言模型中的隐式偏见。

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

关键词: 大语言模型 隐式偏见 贝叶斯理论 模型编辑 公平性 知识三元组 似然比筛选

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效识别和缓解大语言模型中微妙的隐式偏见，这些偏见在不同人口群体任务中不易察觉。
  2. 论文提出BTBR框架，利用贝叶斯理论识别有偏数据，构建知识三元组，并通过模型编辑消除LLM中的偏见。
  3. 实验验证了LLM中隐式偏见的存在，并证明了BTBR方法在消除偏见方面的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在海量文本语料库上训练，不可避免地包含有偏信息。尽管情感对齐等技术可以减轻这些偏见的负面影响，但现有的基于提示的攻击方法仍然可以从模型的权重中提取这些偏见。此外，当LLM被提示对不同人口群体执行相同的任务时，这些偏见经常以微妙的方式出现，从而掩盖了它们的存在。为了解决这个问题，我们正式定义了隐式偏见问题，并开发了一种基于贝叶斯理论的创新偏见消除框架，即基于贝叶斯理论的偏见消除（BTBR）。BTBR采用似然比筛选来精确定位公开可用的有偏数据集中代表LLM训练阶段无意中包含的偏见的数据条目。然后，它自动构建相关的知识三元组，并使用模型编辑技术从LLM中消除偏见信息。通过大量的实验，我们证实了LLM中隐式偏见问题的存在，并证明了我们的BTBR方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）中存在的隐式偏见问题。现有方法，如情感对齐，虽然可以减轻部分偏见，但基于提示的攻击仍然可以提取模型权重中的偏见。更重要的是，这些偏见在LLM处理不同人口统计群体任务时，会以微妙的方式出现，难以被发现和消除。因此，如何有效识别和缓解LLM中的隐式偏见是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用贝叶斯理论来识别训练数据集中潜在的有偏数据条目。通过计算似然比，可以量化数据条目对不同人口统计群体的影响，从而找出那些可能导致模型产生偏见的数据。然后，利用这些有偏数据构建知识三元组，并通过模型编辑技术，直接修改LLM的权重，从而消除或减轻偏见。

技术框架：BTBR框架主要包含以下几个阶段：1) 数据筛选：使用似然比筛选方法，从公开可用的有偏数据集中识别出代表LLM训练阶段无意中包含的偏见的数据条目。2) 知识三元组构建：基于筛选出的有偏数据，自动构建相关的知识三元组，例如（人物，属性，偏见）。3) 模型编辑：使用模型编辑技术，例如知识编辑或梯度下降，修改LLM的权重，从而消除或减轻偏见信息。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了隐式偏见问题的正式定义。2) 开发了基于贝叶斯理论的BTBR框架，用于识别和消除LLM中的隐式偏见。3) 采用似然比筛选方法，能够有效地识别出有偏数据。与现有方法相比，BTBR能够更有效地识别和消除LLM中微妙的隐式偏见。

关键设计：在数据筛选阶段，使用似然比作为判断数据是否包含偏见的指标。似然比的计算涉及到对不同人口统计群体的数据进行统计分析。在模型编辑阶段，可以选择不同的模型编辑技术，例如知识编辑或梯度下降。具体的参数设置，例如学习率、迭代次数等，需要根据具体的LLM和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了BTBR框架的有效性。实验结果表明，BTBR能够有效地识别和消除LLM中的隐式偏见，提高模型在不同人口统计群体上的公平性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示，证明了BTBR相比现有方法的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要公平性和公正性的大语言模型应用场景，例如招聘、信贷评估、法律咨询等。通过消除模型中的隐式偏见，可以提高决策的公平性，避免对特定人群的歧视，从而促进社会公平和正义。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的偏见，例如性别偏见、宗教偏见等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are trained on extensive text corpora, which inevitably include biased information. Although techniques such as Affective Alignment can mitigate some negative impacts of these biases, existing prompt-based attack methods can still extract these biases from the model's weights. Moreover, these biases frequently appear subtly when LLMs are prompted to perform identical tasks across different demographic groups, thereby camouflaging their presence. To address this issue, we have formally defined the implicit bias problem and developed an innovative framework for bias removal based on Bayesian theory, Bayesian-Theory based Bias Removal (BTBR). BTBR employs likelihood ratio screening to pinpoint data entries within publicly accessible biased datasets that represent biases inadvertently incorporated during the LLM training phase. It then automatically constructs relevant knowledge triples and expunges bias information from LLMs using model editing techniques. Through extensive experimentation, we have confirmed the presence of the implicit bias problem in LLMs and demonstrated the effectiveness of our BTBR approach.