Detecting and Mitigating Bias in LLMs through Knowledge Graph-Augmented Training

📄 arXiv: 2504.00310v1 📥 PDF

作者: Rajeev Kumar, Harishankar Kumar, Kumari Shalini

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-01

💡 一句话要点

提出知识图谱增强训练(KGAT)以缓解大型语言模型中的偏见问题

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

关键词: 大型语言模型 偏见缓解 知识图谱 知识增强训练 公平性 伦理 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在偏见，源于训练数据中的固有偏见，导致不公平或不准确的结果，需要有效的方法来检测和缓解。
  2. 论文提出知识图谱增强训练（KGAT），利用结构化知识图谱来提升模型对世界的理解，从而减少偏见输出。
  3. 实验结果表明，KGAT能够显著减少LLM中的偏见，并在多个偏见评估数据集上取得了改进的偏见指标。

📝 摘要（中文）

大型语言模型彻底改变了自然语言处理领域，它们具备理解和生成类人文本的惊人能力。然而，许多模型继承并进一步放大了训练数据中存在的偏见，引发了伦理和公平问题。检测和缓解这些偏见对于确保LLM在不同领域负责任且公平地运行至关重要。本文研究了知识图谱增强训练（KGAT）作为一种缓解LLM中偏见的新方法。通过利用来自真实世界知识图谱的结构化领域特定知识，我们提高了模型对世界的理解并减少了有偏见的输出。我们使用Gender Shades、Bias in Bios和FairFace等公共数据集进行偏见评估，并采用人口统计均等性和机会均等等指标进行严格的检测。我们还执行了有针对性的缓解策略来纠正有偏见的关联，从而显著减少了有偏见的输出并改进了偏见指标。凭借真实世界的数据集和知识图谱，我们的框架既可扩展又有效，为在敏感和高风险应用中负责任的部署铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中表现出色，但它们常常会继承并放大训练数据中存在的偏见。这些偏见会导致模型产生不公平或歧视性的输出，从而限制了它们在公平性和伦理敏感的应用中的使用。现有方法可能无法充分利用外部知识来纠正这些偏见。

核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱（KG）来增强LLM的训练过程。通过将结构化的领域知识注入到模型中，可以帮助模型更好地理解世界，并减少对训练数据中固有偏见的依赖。KGAT旨在通过提供更全面和客观的知识，来纠正LLM中的有偏见关联。

技术框架：KGAT框架包含以下主要阶段：1) 知识图谱构建或选择：选择或构建与目标领域相关的知识图谱，其中包含实体、关系和属性信息。2) 知识图谱嵌入：将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，以便与LLM的嵌入空间对齐。3) 知识增强训练：在LLM的训练过程中，利用知识图谱的嵌入信息来指导模型的学习。这可以通过多种方式实现，例如将知识图谱的嵌入作为额外的输入特征，或者使用知识图谱的信息来正则化模型的参数。4) 偏见评估：使用标准数据集和指标（如人口统计均等性和机会均等性）来评估模型的偏见程度。5) 偏见缓解：根据偏见评估的结果，调整KGAT的训练策略或模型参数，以进一步减少偏见。

关键创新：KGAT的关键创新在于将知识图谱作为一种外部知识源，用于缓解LLM中的偏见。与传统的偏见缓解方法相比，KGAT能够提供更全面和客观的知识，从而更有效地纠正有偏见的关联。此外，KGAT框架具有通用性，可以应用于不同的LLM和知识图谱。

关键设计：KGAT的关键设计包括：1) 知识图谱嵌入方法：选择合适的知识图谱嵌入方法，例如TransE、ComplEx或RotatE，以获得高质量的实体和关系嵌入。2) 知识增强训练策略：设计有效的知识增强训练策略，例如将知识图谱的嵌入作为额外的输入特征，或者使用知识图谱的信息来正则化模型的参数。3) 偏见评估指标：选择合适的偏见评估指标，例如人口统计均等性和机会均等性，以全面评估模型的偏见程度。4) 缓解策略：设计有效的缓解策略，例如调整KGAT的训练策略或模型参数，以进一步减少偏见。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在Gender Shades、Bias in Bios和FairFace等公开数据集上进行实验，证明了KGAT能够显著减少LLM中的偏见。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的报告，表明KGAT在偏见缓解方面优于现有的基线方法。实验结果表明，KGAT是一种有效且可扩展的偏见缓解方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要公平性和伦理敏感性的自然语言处理应用，例如招聘、信贷评估、法律咨询和医疗诊断。通过减少LLM中的偏见，KGAT可以帮助确保这些应用能够做出更公平、更准确的决策，从而避免对特定人群的歧视，并提升用户信任度。

📄 摘要（原文）

Large language models have revolutionized natural language processing with their surprising capability to understand and generate human-like text. However, many of these models inherit and further amplify the biases present in their training data, raising ethical and fairness concerns. The detection and mitigation of such biases are vital to ensuring that LLMs act responsibly and equitably across diverse domains. This work investigates Knowledge Graph-Augmented Training (KGAT) as a novel method to mitigate bias in LLM. Using structured domain-specific knowledge from real-world knowledge graphs, we improve the understanding of the model and reduce biased output. Public datasets for bias assessment include Gender Shades, Bias in Bios, and FairFace, while metrics such as demographic parity and equal opportunity facilitate rigorous detection. We also performed targeted mitigation strategies to correct biased associations, leading to a significant drop in biased output and improved bias metrics. Equipped with real-world datasets and knowledge graphs, our framework is both scalable and effective, paving the way toward responsible deployment in sensitive and high-stakes applications.