The Impact of Inference Acceleration on Bias of LLMs
作者: Elisabeth Kirsten, Ivan Habernal, Vedant Nanda, Muhammad Bilal Zafar
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-10-29 (更新: 2025-06-05)
💡 一句话要点
推理加速优化可能显著且不可预测地改变LLM的偏见
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 推理加速 模型偏见 公平性 量化 剪枝 人口统计偏见
📋 核心要点
- 大型语言模型推理成本高昂，现有加速方法主要关注效率提升，忽略了对模型偏见的影响。
- 该研究通过分析推理加速前后模型输出的偏见变化，揭示了加速策略可能引入或改变模型偏见。
- 实验结果表明，不同的加速策略和偏见类型在不同模型上会产生复杂且不可预测的偏见变化。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）的能力取得了前所未有的进步，有望惠及广泛的应用领域。然而，由于其庞大的规模，LLM的推理既昂贵又缓慢。因此，最近的大量工作提出了提高推理效率的策略，例如量化、剪枝和缓存。这些加速策略降低了推理成本和延迟，通常降低了好几个数量级，同时保持了通过常见基准衡量的预测性能。在这项工作中，我们探讨了LLM性能的另一个关键方面：由于推理加速优化导致的模型生成中的人口统计偏见。我们使用各种指标，从多个角度探测模型输出中的偏见。对推理加速前后输出的分析表明，偏见发生了显著变化。令人担忧的是，这些偏见效应是复杂且不可预测的。一种加速策略和偏见类型的组合可能在一个模型中显示出很小的偏见变化，但在另一个模型中可能导致很大的影响。我们的结果强调需要对模型进行修改以加速推理后，对其偏见进行深入的、具体案例的评估。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）在应用推理加速技术后，其输出中存在的偏见是否会发生变化。现有方法主要关注推理效率的提升，例如量化、剪枝和缓存等，但忽略了这些加速策略可能对模型偏见产生的影响。这种忽略可能导致加速后的模型在某些人口统计群体上表现出不公平或歧视性的行为。
核心思路：论文的核心思路是通过对比LLM在原始状态和经过推理加速优化后的状态下，其输出中存在的偏见差异，来评估推理加速对模型偏见的影响。通过使用多种偏见评估指标，从多个角度分析模型输出，从而揭示加速策略可能引入或改变模型偏见的复杂性和不可预测性。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择多个LLM模型作为研究对象；2) 应用不同的推理加速策略，例如量化、剪枝等；3) 使用一系列偏见评估指标，对原始模型和加速后模型的输出进行分析；4) 对比分析结果，评估推理加速对模型偏见的影响。研究中使用了多种偏见评估指标，涵盖了不同类型的偏见，例如性别偏见、种族偏见等。
关键创新：该研究的关键创新在于首次系统性地研究了推理加速对LLM模型偏见的影响。以往的研究主要关注推理效率的提升，而忽略了加速策略可能对模型公平性产生的影响。该研究揭示了推理加速可能引入或改变模型偏见的复杂性和不可预测性，强调了在应用推理加速技术时需要对模型偏见进行仔细评估。
关键设计：研究中使用了多种偏见评估指标，具体指标的选择取决于所评估的偏见类型。例如，对于性别偏见，可以使用诸如“填空”任务来评估模型在不同性别角色上的刻板印象。对于种族偏见，可以使用诸如“情感分析”任务来评估模型在不同种族群体上的情感倾向。此外，研究中还考虑了不同加速策略的参数设置，例如量化比特数、剪枝比例等，以评估不同参数设置对模型偏见的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究发现，推理加速优化会对LLM的偏见产生显著影响，且这种影响是复杂和不可预测的。例如，某些加速策略可能在一个模型中几乎不改变偏见，但在另一个模型中却会显著增加偏见。研究强调，在应用推理加速后，必须对每个模型进行单独的偏见评估，不能简单地假设加速策略不会影响模型的公平性。
🎯 应用场景
该研究成果对LLM的实际应用具有重要意义。在部署LLM时，需要权衡推理效率和模型公平性。该研究提醒开发者，在应用推理加速技术后，必须对模型偏见进行全面评估，以确保模型在不同人口统计群体上表现出公平性。这有助于避免LLM在诸如招聘、信贷评估等敏感领域的应用中产生歧视性结果。
📄 摘要（原文）
Last few years have seen unprecedented advances in capabilities of Large Language Models (LLMs). These advancements promise to benefit a vast array of application domains. However, due to their immense size, performing inference with LLMs is both costly and slow. Consequently, a plethora of recent work has proposed strategies to enhance inference efficiency, e.g., quantization, pruning, and caching. These acceleration strategies reduce the inference cost and latency, often by several factors, while maintaining much of the predictive performance measured via common benchmarks. In this work, we explore another critical aspect of LLM performance: demographic bias in model generations due to inference acceleration optimizations. Using a wide range of metrics, we probe bias in model outputs from a number of angles. Analysis of outputs before and after inference acceleration shows significant change in bias. Worryingly, these bias effects are complex and unpredictable. A combination of an acceleration strategy and bias type may show little bias change in one model but may lead to a large effect in another. Our results highlight a need for in-depth and case-by-case evaluation of model bias after it has been modified to accelerate inference.