Profiling Bias in LLMs: Stereotype Dimensions in Contextual Word Embeddings

📄 arXiv: 2411.16527v2 📥 PDF

作者: Carolin M. Schuster, Maria-Alexandra Dinisor, Shashwat Ghatiwala, Georg Groh

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-25 (更新: 2025-01-11)

备注: Accepted to NoDaLiDa/Baltic-HLT 2025

💡 一句话要点

提出基于刻板印象维度偏见剖析方法，用于评估大型语言模型中的性别偏见。

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

关键词: 大型语言模型 偏见评估 性别偏见 刻板印象 上下文嵌入

📋 核心要点

  1. 大型语言模型虽然强大，但存在固有的偏见，需要有效的方法来描述和减轻这些偏见。
  2. 该论文提出了一种基于刻板印象维度的偏见剖析方法，利用社会心理学词典来分析LLM中的性别偏见。
  3. 通过对12个LLM的实验，展示了该方法在揭示和可视化偏见方面的有效性和直观性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）是当前人工智能（AI）成功的基石，但它们不可避免地存在偏见。为了有效地沟通风险并鼓励缓解措施，这些模型需要对其歧视性属性进行充分且直观的描述，以适应所有AI受众。我们建议使用基于社会心理学研究词典的刻板印象维度偏见剖析。沿着这些维度，我们研究了上下文嵌入中的性别偏见，跨越上下文和层，并为十二种不同的LLM生成刻板印象剖析，展示了它们的直观性和用于暴露和可视化偏见的用例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的偏见问题，特别是性别偏见。现有方法缺乏对偏见的充分且直观的描述，难以有效地沟通风险并鼓励缓解措施。现有的偏见评估方法可能不够细粒度，无法揭示偏见在不同语境和模型层中的变化。

核心思路：论文的核心思路是利用社会心理学研究中定义的刻板印象维度，构建偏见剖析。通过分析LLM生成的上下文嵌入在这些维度上的分布，可以量化模型对不同群体的刻板印象程度。这种方法旨在提供更直观和可解释的偏见评估结果。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 选择或构建包含刻板印象维度的词典；2) 使用LLM生成目标词语在不同上下文中的嵌入；3) 计算这些嵌入在刻板印象维度上的投影或相似度；4) 基于这些投影或相似度，生成偏见剖析，例如可视化不同群体在不同维度上的得分。

关键创新：该方法的关键创新在于将社会心理学中的刻板印象维度引入到LLM偏见评估中。与传统的偏见评估方法相比，这种方法能够提供更细粒度和可解释的偏见分析结果。此外，该方法关注上下文嵌入，能够捕捉偏见在不同语境下的变化。

关键设计：论文使用来自社会心理学研究的词典来定义刻板印象维度。具体的技术细节可能包括：如何选择或构建这些词典，如何计算嵌入在维度上的投影（例如，使用余弦相似度），以及如何可视化偏见剖析（例如，使用雷达图或热图）。论文可能还探讨了不同模型层对偏见的影响，以及如何选择合适的上下文来生成嵌入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究对12个不同的LLM进行了实验，生成了刻板印象剖析，并展示了其在揭示和可视化偏见方面的有效性。实验结果表明，不同的LLM在不同的刻板印象维度上表现出不同程度的偏见。这些剖析可以帮助研究人员和开发者更好地理解LLM的偏见特性，并为缓解偏见提供指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和减轻大型语言模型中的偏见，确保AI系统的公平性和公正性。它可以帮助开发者识别模型中存在的刻板印象，并采取相应的措施进行纠正。此外，该方法还可以用于教育和公众意识提升，帮助人们更好地理解AI偏见的潜在影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are the foundation of the current successes of artificial intelligence (AI), however, they are unavoidably biased. To effectively communicate the risks and encourage mitigation efforts these models need adequate and intuitive descriptions of their discriminatory properties, appropriate for all audiences of AI. We suggest bias profiles with respect to stereotype dimensions based on dictionaries from social psychology research. Along these dimensions we investigate gender bias in contextual embeddings, across contexts and layers, and generate stereotype profiles for twelve different LLMs, demonstrating their intuition and use case for exposing and visualizing bias.