RAZOR: Sharpening Knowledge by Cutting Bias with Unsupervised Text Rewriting
作者: Shuo Yang, Bardh Prenkaj, Gjergji Kasneci
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-12-10 (更新: 2024-12-19)
备注: Shuo and Bardh contributed equally. Accepted to AAAI'25, Paper #17117
💡 一句话要点
RAZOR：通过无监督文本重写消除偏差，提升知识泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 无监督学习 文本重写 偏差消除 大型语言模型 数据增强
📋 核心要点
- 手动数据集偏差导致模型学习捷径，损害泛化性，现有方法依赖先验知识，难以应用。
- RAZOR通过LLM无监督重写文本，替换偏差片段，对齐文本特征与标签分布，学习真实语言模式。
- 实验表明，RAZOR在多个数据集上显著提升模型性能，有效减少偏差，无需先验信息。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出色，但其高昂的计算成本使得许多用户倾向于预训练-微调模式。然而，手动构建的数据集中普遍存在的偏差会导致token和标签之间的虚假相关性，产生所谓的“捷径”，阻碍微调模型的泛化能力。现有的去偏方法通常依赖于对特定数据集偏差的先验知识，而这很难事先获得。我们提出了RAZOR（重写和零偏差优化细化），一种新颖的、无监督的、以数据为中心的去偏方法，基于文本重写来缓解捷径问题。RAZOR利用LLM迭代地重写潜在的偏差文本片段，通过在由token统计和位置信息定义的捷径空间中，用启发式选择的替代方案替换它们。这个过程旨在使表面文本特征与不同的标签分布更紧密地对齐，从而促进对真正语言模式的学习。与无监督的SoTA模型相比，RAZOR在FEVER数据集上提高了3.5%，在MNLI和SNLI数据集上提高了6.5%（F1值）。此外，RAZOR有效地缓解了特定的已知偏差，在不需要先验偏差信息的情况下，将与偏差相关的术语减少了2倍，这一结果与利用先验信息的SoTA模型相当。我们的工作优先考虑数据操作而非架构修改，强调数据质量在提高模型性能和公平性方面的关键作用。这项研究通过纳入偏差减少和整体模型效力的指标，有助于开发更强大的去偏方法评估基准。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在微调过程中，由于训练数据集中存在的偏差而导致的模型泛化能力下降问题。现有方法通常需要预先知道数据集中的具体偏差类型，这在实际应用中往往难以满足。因此，如何设计一种无需先验知识的去偏方法是一个挑战。
核心思路：RAZOR的核心思路是通过无监督的文本重写来消除数据集中的偏差。它假设数据集中的偏差通常体现在某些特定的文本片段上，这些片段与标签之间存在虚假的相关性。通过迭代地重写这些片段，可以打破这种虚假相关性，从而使模型能够学习到更真实的语言模式。
技术框架：RAZOR包含以下主要阶段：1) 偏差片段识别：利用token统计和位置信息定义一个“捷径空间”，用于识别潜在的偏差文本片段。2) 文本重写：使用大型语言模型（LLM）迭代地重写这些片段，用启发式选择的替代方案替换它们。3) 优化细化：通过优化目标函数，进一步调整重写后的文本，使其与不同的标签分布更紧密地对齐。
关键创新：RAZOR最重要的创新点在于其无监督的特性。它不需要任何关于数据集偏差的先验知识，而是通过数据本身的统计特征来识别和消除偏差。这使得RAZOR能够应用于更广泛的场景，并且具有更强的鲁棒性。与现有方法相比，RAZOR更侧重于数据层面的操作，而非模型结构的修改。
关键设计：RAZOR的关键设计包括：1) 捷径空间的定义：如何有效地利用token统计和位置信息来定义捷径空间，从而准确地识别偏差片段。2) 启发式选择策略：如何设计启发式策略，从LLM生成的多个替代方案中选择最佳的替换文本，以确保重写后的文本仍然保持语义的连贯性和流畅性。3) 优化目标函数：如何设计优化目标函数，以确保重写后的文本能够更好地对齐不同的标签分布，从而消除偏差。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RAZOR在FEVER数据集上F1值提升3.5%，在MNLI和SNLI数据集上提升6.5%，显著优于无监督SoTA模型。在消除特定已知偏差方面，RAZOR在不需要先验偏差信息的情况下，将与偏差相关的术语减少了2倍，与利用先验信息的SoTA模型性能相当。这些结果表明RAZOR在提高模型性能和减少偏差方面都具有显著优势。
🎯 应用场景
RAZOR可应用于各种自然语言处理任务，尤其是在处理包含偏差的数据集时。例如，情感分析、文本分类、问答系统等。通过消除数据集中的偏差，RAZOR可以提高模型的公平性和可靠性，减少歧视性输出，从而在金融、医疗、法律等敏感领域具有重要的应用价值。未来，RAZOR有望成为一种通用的数据增强和去偏工具，促进更公平、更可靠的AI系统的发展。
📄 摘要（原文）
Despite the widespread use of LLMs due to their superior performance in various tasks, their high computational costs often lead potential users to opt for the pretraining-finetuning pipeline. However, biases prevalent in manually constructed datasets can introduce spurious correlations between tokens and labels, creating so-called shortcuts and hindering the generalizability of fine-tuned models. Existing debiasing methods often rely on prior knowledge of specific dataset biases, which is challenging to acquire a priori. We propose RAZOR (Rewriting And Zero-bias Optimization Refinement), a novel, unsupervised, and data-focused debiasing approach based on text rewriting for shortcut mitigation. RAZOR leverages LLMs to iteratively rewrite potentially biased text segments by replacing them with heuristically selected alternatives in a shortcut space defined by token statistics and positional information. This process aims to align surface-level text features more closely with diverse label distributions, thereby promoting the learning of genuine linguistic patterns. Compared with unsupervised SoTA models, RAZOR improves by 3.5% on the FEVER and 6.5% on MNLI and SNLI datasets according to the F1 score. Additionally, RAZOR effectively mitigates specific known biases, reducing bias-related terms by x2 without requiring prior bias information, a result that is on par with SoTA models that leverage prior information. Our work prioritizes data manipulation over architectural modifications, emphasizing the pivotal role of data quality in enhancing model performance and fairness. This research contributes to developing more robust evaluation benchmarks for debiasing methods by incorporating metrics for bias reduction and overall model efficacy.