Mind the Language Gap: Automated and Augmented Evaluation of Bias in LLMs for High- and Low-Resource Languages

📄 arXiv: 2504.18560v1 📥 PDF

作者: Alessio Buscemi, Cédric Lothritz, Sergio Morales, Marcos Gomez-Vazquez, Robert Clarisó, Jordi Cabot, German Castignani

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-19

💡 一句话要点

MLA-BiTe框架：自动化增强多语言偏见测试，填补LLM低资源语言偏见评估空白

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

关键词: 大型语言模型 偏见评估 多语言处理 低资源语言 自动化测试 自然语言处理 公平性 机器翻译

📋 核心要点

  1. 现有LLM偏见评估方法缺乏对多语言环境的系统性支持，尤其是在低资源语言方面。
  2. MLA-BiTe框架通过自动化翻译和释义技术，实现了对多种语言LLM偏见的全面评估。
  3. 实验结果表明，MLA-BiTe能够有效检测LLM在多种语言和多种歧视类别中的偏见。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现了令人印象深刻的自然语言处理能力，但通常会延续其训练数据中固有的社会偏见。为了解决这个问题，我们引入了多语言增强偏见测试（MLA-BiTe）框架，该框架通过支持系统的多语言偏见测试，改进了先前的偏见评估方法。MLA-BiTe利用自动翻译和释义技术来支持跨不同语言环境的全面评估。在这项研究中，我们通过测试六种语言（包括两种低资源语言）的四种最先进的LLM来评估MLA-BiTe的有效性，重点关注七个敏感的歧视类别。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在多语言环境中，特别是低资源语言中，偏见评估不足的问题。现有的偏见评估方法主要集中在高资源语言上，缺乏对其他语言的系统性支持，导致LLM在不同语言和文化背景下的潜在偏见难以被发现和纠正。

核心思路：论文的核心思路是利用自动化翻译和释义技术，将现有的偏见测试方法扩展到多语言环境。通过自动将偏见测试用例翻译成多种语言，并使用释义技术生成更多的测试用例，从而实现对LLM在不同语言下的偏见进行更全面和系统的评估。这种方法降低了人工标注的成本，并提高了偏见测试的覆盖率。

技术框架：MLA-BiTe框架包含以下主要模块：1) 测试用例生成模块：用于生成初始的偏见测试用例。2) 自动翻译模块：将测试用例自动翻译成目标语言。3) 释义模块：对翻译后的测试用例进行释义，生成更多的测试用例。4) LLM评估模块：使用生成的测试用例评估LLM的偏见。5) 结果分析模块：分析评估结果，识别LLM的偏见。整个流程自动化程度高，可以方便地应用于不同的语言和LLM。

关键创新：MLA-BiTe的关键创新在于将自动化翻译和释义技术应用于LLM的偏见评估。这使得对LLM在多语言环境下的偏见进行系统性评估成为可能，尤其是在低资源语言方面。与现有方法相比，MLA-BiTe能够更全面地检测LLM的偏见，并降低了人工标注的成本。

关键设计：论文中使用了高质量的机器翻译模型进行自动翻译，并采用了多种释义策略，包括基于规则的释义和基于模型的释义。具体使用的翻译模型和释义策略未知。此外，论文还定义了七个敏感的歧视类别，用于评估LLM的偏见。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MLA-BiTe框架在六种语言（包括两种低资源语言）上对四种最先进的LLM进行了评估，重点关注七个敏感的歧视类别。实验结果表明，MLA-BiTe能够有效检测LLM在多种语言和多种歧视类别中的偏见。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提供，需要查阅论文全文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM的开发和评估过程中，帮助开发者识别和消除LLM在多语言环境下的偏见，提高LLM的公平性和可靠性。此外，该框架还可以用于评估不同LLM的偏见程度，为用户选择合适的LLM提供参考。未来，该研究可以扩展到更多的语言和歧视类别，并与其他偏见缓解技术相结合，进一步提高LLM的公平性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have exhibited impressive natural language processing capabilities but often perpetuate social biases inherent in their training data. To address this, we introduce MultiLingual Augmented Bias Testing (MLA-BiTe), a framework that improves prior bias evaluation methods by enabling systematic multilingual bias testing. MLA-BiTe leverages automated translation and paraphrasing techniques to support comprehensive assessments across diverse linguistic settings. In this study, we evaluate the effectiveness of MLA-BiTe by testing four state-of-the-art LLMs in six languages -- including two low-resource languages -- focusing on seven sensitive categories of discrimination.