Bridging the Fairness Gap: Enhancing Pre-trained Models with LLM-Generated Sentences
作者: Liu Yu, Ludie Guo, Ping Kuang, Fan Zhou
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-01-12
期刊: ICASSP 2025
DOI: 10.1109/ICASSP49660.2025.10889057
💡 一句话要点
利用LLM生成句增强预训练模型，弥合性别偏见差距
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 预训练模型 性别偏见 公平性 大型语言模型 因果分析 去偏见 自然语言处理
📋 核心要点
- 预训练语言模型存在性别偏见，传统去偏方法依赖外部语料库，质量和多样性受限。
- 利用大型语言模型生成属性平衡的句子，通过因果分析筛选对齐的句子，实现正向迁移。
- 实验表明，该方法有效减少了PLM中的性别偏见，同时保持了语言表达能力。
📝 摘要（中文）
预训练语言模型(PLMs)在训练数据中固有地包含性别偏见，导致不良影响。传统的去偏见方法通常依赖于外部语料库，这些语料库可能缺乏质量、多样性或人口统计平衡，从而影响去偏见的效果。随着大型语言模型及其广泛知识的兴起，我们提出通过吸收连贯的、属性平衡的和语义丰富的句子来增强PLM的公平性(Fair-Gender)。然而，由于对齐问题和负迁移的风险，这些句子不能直接用于去偏见。我们通过应用因果分析来估计因果效应，过滤掉未对齐的句子，并识别对齐的句子以纳入PLM，从而确保正迁移来解决这个问题。实验表明，我们的方法显著降低了PLM中的性别偏见，同时保留了它们的语言表达能力。
🔬 方法详解
问题定义：预训练语言模型（PLMs）在训练数据中学习到的性别偏见会导致下游任务中的不公平现象。现有的去偏见方法依赖于外部语料库，但这些语料库可能质量不高、缺乏多样性，或者在人口统计学上不平衡，从而限制了去偏见的效果。因此，如何利用高质量、多样化的数据来有效减少PLM中的性别偏见是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大生成能力，生成属性平衡且语义丰富的句子，并将这些句子融入到PLM的训练过程中，从而减少PLM中的性别偏见。为了避免负迁移，论文采用因果分析方法来筛选与PLM对齐的句子，确保只有对PLM有积极影响的句子才会被使用。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 利用LLM生成大量属性平衡的句子；2) 使用因果分析方法估计每个句子对PLM的影响，并筛选出与PLM对齐的句子；3) 将筛选后的句子融入到PLM的训练过程中，以减少性别偏见。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 利用LLM生成高质量的属性平衡句子，克服了传统方法中外部语料库质量和多样性不足的问题；2) 采用因果分析方法来筛选与PLM对齐的句子，避免了负迁移的风险，确保了去偏见的正向效果。
关键设计：论文使用因果推断中的干预方法来估计每个句子对PLM的影响。具体来说，他们通过比较在PLM中加入和不加入某个句子时的输出差异，来估计该句子的因果效应。然后，他们设定一个阈值，只保留因果效应超过该阈值的句子。此外，论文还设计了一种特殊的训练策略，以确保在融入新句子的同时，PLM的语言表达能力不会受到影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在显著降低PLM中的性别偏见的同时，能够保持PLM的语言表达能力。具体来说，该方法在多个性别偏见测试集上取得了显著的性能提升，并且在标准语言模型评估指标上没有明显的下降。与现有的去偏见方法相比，该方法在减少偏见和保持模型性能方面都表现出更好的效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自然语言处理任务中，以减少预训练模型中的性别偏见，提高模型的公平性。例如，可以应用于简历筛选、新闻推荐、文本生成等场景，避免模型产生歧视性或偏见性的结果。该研究有助于推动人工智能技术的公平性和社会责任。
📄 摘要（原文）
Pre-trained language models (PLMs) are trained on data that inherently contains gender biases, leading to undesirable impacts. Traditional debiasing methods often rely on external corpora, which may lack quality, diversity, or demographic balance, affecting the effectiveness of debiasing. With the rise of large language models and their extensive knowledge, we propose enhancing fairness (Fair-Gender) in PLMs by absorbing coherent, attribute-balanced, and semantically rich sentences. However, these sentences cannot be directly used for debiasing due to alignment issues and the risk of negative transfer. We address this by applying causal analysis to estimate causal effects, filtering out unaligned sentences, and identifying aligned ones for incorporation into PLMs, thereby ensuring positive transfer. Experiments show that our approach significantly reduces gender biases in PLMs while preserving their language expressiveness.