Efficient Fairness Testing in Large Language Models: Prioritizing Metamorphic Relations for Bias Detection

📄 arXiv: 2505.07870v1 📥 PDF

作者: Suavis Giramata, Madhusudan Srinivasan, Venkat Naidu Gudivada, Upulee Kanewala

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SE

发布日期: 2025-05-09

💡 一句话要点

提出基于多样性优先的变形关系检测方法以提高LLM公平性测试效率

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

关键词: 大型语言模型 公平性检测 变形测试 多样性优先 故障检测 偏见问题 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在检测大型语言模型中的公平性问题时面临测试用例数量庞大的挑战，全面测试不切实际。
  2. 本文提出了一种基于句子多样性的变形关系优先排序方法，以优化故障检测效率，提升公平性测试效果。
  3. 实验结果显示，该方法在故障检测率上提高了22%，并且在首次失败时间上减少了15%，有效性接近故障优先排序。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在各种应用中的广泛部署，公平性和潜在偏见问题日益引起关注。本文探讨了在变形测试中优先考虑变形关系（MRs）作为有效检测LLMs公平性问题的策略。由于可能的测试用例呈指数增长，全面测试变得不切实际，因此基于有效性优先排序MRs至关重要。实验结果表明，所提出的优先排序方法相比随机优先排序提高了22%的故障检测率，并且在时间上也显著减少了首次失败的时间。我们的研究验证了基于多样性的MR优先排序在增强LLMs公平性测试中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）中公平性检测的效率问题。现有方法由于测试用例数量庞大，难以进行全面测试，导致公平性问题难以被及时发现。

核心思路：论文提出了一种基于句子多样性的变形关系（MRs）优先排序方法，通过计算和排名MRs的有效性来优化故障检测，从而提高公平性测试的效率。

技术框架：整体架构包括MRs的生成、有效性计算和优先排序三个主要模块。首先生成多样化的MRs，然后基于其在检测公平性违规中的有效性进行排序，最后进行测试执行。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了基于多样性的MR优先排序方法，相比于传统的随机或距离优先排序方法，能够更有效地检测公平性问题，同时降低计算成本。

关键设计：在参数设置上，采用了句子多样性指标来计算MR的有效性，设计了相应的损失函数以优化故障检测过程，确保了模型在公平性测试中的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的优先排序方法在故障检测率上提高了22%，相比随机优先排序和距离优先排序，首次失败时间分别减少了15%和8%。此外，该方法在有效性上与故障优先排序相差不超过5%，同时显著降低了故障标记的计算成本。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等，能够帮助开发者在构建和部署大型语言模型时，更有效地检测和修正模型中的偏见问题，从而提升模型的公平性和用户信任度。未来，该方法有望推广至其他机器学习领域，促进更广泛的公平性测试实践。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed in various applications, raising critical concerns about fairness and potential biases in their outputs. This paper explores the prioritization of metamorphic relations (MRs) in metamorphic testing as a strategy to efficiently detect fairness issues within LLMs. Given the exponential growth of possible test cases, exhaustive testing is impractical; therefore, prioritizing MRs based on their effectiveness in detecting fairness violations is crucial. We apply a sentence diversity-based approach to compute and rank MRs to optimize fault detection. Experimental results demonstrate that our proposed prioritization approach improves fault detection rates by 22% compared to random prioritization and 12% compared to distance-based prioritization, while reducing the time to the first failure by 15% and 8%, respectively. Furthermore, our approach performs within 5% of fault-based prioritization in effectiveness, while significantly reducing the computational cost associated with fault labeling. These results validate the effectiveness of diversity-based MR prioritization in enhancing fairness testing for LLMs.