DeCAP: Context-Adaptive Prompt Generation for Debiasing Zero-shot Question Answering in Large Language Models

📄 arXiv: 2503.19426v1 📥 PDF

作者: Suyoung Bae, YunSeok Choi, Jee-Hyong Lee

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2025-03-25

备注: Accepted to NAACL 2025 main. 20 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出DeCAP，通过上下文自适应提示生成来消除大语言模型零样本问答中的偏见

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

关键词: 零样本学习 问答系统 偏见消除 上下文自适应 提示生成

📋 核心要点

  1. 现有零样本问答方法在处理社会敏感问题时，未能有效考虑上下文，导致大语言模型内部偏见在答案中传播。
  2. DeCAP通过问题歧义检测和中性答案指导生成，实现上下文自适应的提示生成，从而抑制大语言模型中的偏见。
  3. 实验结果表明，DeCAP在多个大型语言模型上实现了最先进的零样本去偏见问答性能，提升了模型的公平性和准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在零样本问答(QA)方面表现出色，但当面临社会敏感问题时，它们倾向于暴露其内部知识中的偏见，导致性能下降。现有的零样本方法是有效的，但未能考虑上下文并阻止答案中的偏见传播。为了解决这个问题，我们提出DeCAP，一种使用上下文自适应提示生成来消除LLM偏见的方法。DeCAP利用问题歧义检测来基于上下文采取适当的去偏见措施，并利用中性答案指导生成来抑制LLM对上下文做出客观判断，从而最大限度地减少来自其内部知识的偏见传播。我们在八个LLM上进行的大量实验表明，DeCAP实现了最先进的零样本去偏见QA性能。这证明了DeCAP在增强LLM在各种QA设置中的公平性和准确性方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在零样本问答中存在的偏见问题，尤其是在处理社会敏感问题时。现有方法的痛点在于无法充分利用上下文信息，导致模型内部的偏见知识直接影响答案，从而产生不公平或不准确的结果。

核心思路：DeCAP的核心思路是利用上下文信息，动态生成去偏见的提示。通过检测问题的歧义性，并生成中性的答案指导，引导模型做出更客观的判断，从而抑制模型内部偏见的传播。这种方法旨在使模型在回答问题时更加依赖于问题本身，而不是其预训练知识中的潜在偏见。

技术框架：DeCAP包含两个主要模块：问题歧义检测（Question Ambiguity Detection）和中性答案指导生成（Neutral Answer Guidance Generation）。首先，问题歧义检测模块分析问题，判断其是否可能引发偏见。然后，中性答案指导生成模块根据问题的上下文，生成一个中性的提示，引导模型给出客观的答案。整个流程旨在减少模型对预训练知识的依赖，从而降低偏见的影响。

关键创新：DeCAP的关键创新在于其上下文自适应的提示生成机制。与传统的静态提示方法不同，DeCAP能够根据问题的具体内容动态调整提示，从而更有效地抑制偏见。此外，DeCAP通过问题歧义检测，有选择性地应用去偏见策略，避免了过度干预可能导致的性能下降。

关键设计：问题歧义检测模块的具体实现方式未知，可能采用了基于规则或机器学习的方法。中性答案指导生成模块的设计也未知，可能使用了某种形式的生成模型或检索模型来生成中性的提示。论文中可能没有详细描述这些模块的具体参数设置、损失函数或网络结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DeCAP在八个大型语言模型上进行了实验，结果表明其在零样本去偏见问答方面取得了最先进的性能。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中强调了DeCAP在增强LLM在各种QA设置中的公平性和准确性方面的有效性。这表明DeCAP能够显著降低模型在回答社会敏感问题时的偏见，并提升整体的问答质量。

🎯 应用场景

DeCAP具有广泛的应用前景，可用于提升各种问答系统的公平性和准确性，尤其是在涉及社会敏感话题的场景下。例如，可以应用于医疗咨询、法律咨询、教育辅导等领域，避免模型产生带有偏见的建议或答案，从而更好地服务于用户。该研究还有助于推动人工智能伦理和公平性的发展，促进负责任的人工智能应用。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) excel in zero-shot Question Answering (QA), they tend to expose biases in their internal knowledge when faced with socially sensitive questions, leading to a degradation in performance. Existing zero-shot methods are efficient but fail to consider context and prevent bias propagation in the answers. To address this, we propose DeCAP, a method for debiasing LLMs using Context-Adaptive Prompt Generation. DeCAP leverages a Question Ambiguity Detection to take appropriate debiasing actions based on the context and a Neutral Answer Guidance Generation to suppress the LLMs make objective judgments about the context, minimizing the propagation of bias from their internal knowledge. Our various experiments across eight LLMs show that DeCAP achieves state-of-the-art zero-shot debiased QA performance. This demonstrates DeCAP's efficacy in enhancing the fairness and accuracy of LLMs in diverse QA settings.