Towards Resource Efficient and Interpretable Bias Mitigation in Large Language Models

📄 arXiv: 2412.01711v1 📥 PDF

作者: Schrasing Tong, Eliott Zemour, Rawisara Lohanimit, Lalana Kagal

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-02

备注: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024) Safe Generative AI Workshop

💡 一句话要点

提出一种资源高效且可解释的偏差缓解方法，通过专家模型在解码时干预LLM输出。

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

关键词: 大型语言模型 偏差缓解 可解释性 资源效率 专家模型 解码干预 公平性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型会延续训练数据中的偏见，对边缘群体造成潜在危害，现有方法难以兼顾效率与可解释性。
  2. 利用小型专家模型生成去偏信号，在解码阶段干预LLM的输出，实现针对特定偏见的优化。
  3. 实验表明，该方法在降低性别、种族和宗教偏见的同时，能够保持语言模型的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在广泛应用中表现出卓越能力，但同时也暴露出训练数据中存在的偏见，可能对边缘群体造成伤害。本文提出一种偏差缓解方法，利用小型、有偏见和反偏见的专家模型来获得去偏信号，并在解码时将其添加到LLM的输出中。该方法兼顾了资源效率和可解释性，并且可以针对特定类型的偏见进行优化，具体取决于目标用例。在性别、种族和宗教偏见缓解的实验表明，该方法在多个局部和全局偏见指标上均能减少偏见，同时保持语言模型的性能。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在训练过程中会学习并放大训练数据中存在的偏见，导致其在生成文本时表现出对特定群体（如性别、种族、宗教等）的不公平或歧视性倾向。现有的偏差缓解方法通常计算成本高昂，或者缺乏可解释性，难以针对特定类型的偏见进行优化。

核心思路：本文的核心思路是利用小型、专门训练的专家模型来识别和纠正LLM输出中的偏见。这些专家模型被设计为分别具有偏见性和反偏见性，通过比较它们的输出来生成一个去偏信号。这个信号随后被用于在解码阶段调整LLM的输出，从而减少偏见。这种方法旨在实现资源效率，因为只需要训练小型专家模型，同时提高可解释性，因为可以分析专家模型的行为来理解偏见的来源。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 训练专家模型：训练小型、有偏见和反偏见的专家模型，这些模型针对特定的偏见类型（如性别、种族、宗教）进行训练。2) 生成去偏信号：对于给定的输入，使用有偏见和反偏见的专家模型生成两个输出。通过比较这两个输出，计算出一个去偏信号，该信号表示LLM输出中可能存在的偏见程度和方向。3) 解码时干预：在LLM的解码阶段，将去偏信号添加到LLM的输出中。这可以通过多种方式实现，例如调整LLM的概率分布或直接修改生成的文本。

关键创新：该方法的关键创新在于利用小型专家模型在解码阶段对LLM的输出进行干预，从而实现偏差缓解。与传统的偏差缓解方法相比，这种方法具有以下优势：1) 资源效率：只需要训练小型专家模型，而不需要重新训练整个LLM。2) 可解释性：可以分析专家模型的行为来理解偏见的来源。3) 可定制性：可以针对特定类型的偏见进行优化。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。但是，可以推断出以下设计考虑：1) 专家模型架构：专家模型可能采用简单的神经网络结构，例如多层感知机或小型Transformer模型，以降低计算成本。2) 损失函数：用于训练专家模型的损失函数可能包括交叉熵损失或hinge loss，以鼓励专家模型生成具有偏见或反偏见性的输出。3) 去偏信号计算：去偏信号的计算方法可能涉及比较有偏见和反偏见专家模型的输出概率分布或文本表示，并使用某种距离度量或相似度函数来量化偏见程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在缓解性别、种族和宗教偏见方面取得了显著效果，在多个局部和全局偏见指标上均有降低。同时，该方法在降低偏见的同时，能够保持语言模型的性能，避免了因偏差缓解而导致的性能下降。具体的性能数据和对比基线在论文中给出，但摘要中未明确提及。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要减少LLM偏见的场景，例如招聘、信贷审批、法律咨询等。通过降低LLM的偏见，可以提高这些系统的公平性和公正性，避免对特定群体造成歧视。此外，该方法的可解释性使得用户能够更好地理解LLM的决策过程，从而增强信任感。

📄 摘要（原文）

Although large language models (LLMs) have demonstrated their effectiveness in a wide range of applications, they have also been observed to perpetuate unwanted biases present in the training data, potentially leading to harm for marginalized communities. In this paper, we mitigate bias by leveraging small biased and anti-biased expert models to obtain a debiasing signal that will be added to the LLM output at decoding-time. This approach combines resource efficiency with interpretability and can be optimized for mitigating specific types of bias, depending on the target use case. Experiments on mitigating gender, race, and religion biases show a reduction in bias on several local and global bias metrics while preserving language model performance.