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

提出基于变形关系的LLM公平性高效测试方法，提升偏差检测效率。

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

关键词: 大型语言模型 公平性测试 变形测试 变形关系 偏差检测

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在潜在的公平性问题和偏差，需要有效的测试方法来检测和缓解。
  2. 论文提出基于句子多样性的变形关系优先级排序方法，优化故障检测，提升公平性测试效率。
  3. 实验表明，该方法在故障检测率和首次失败时间上优于现有方法，计算成本也更低。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）日益广泛的应用引发了对其公平性和潜在偏差的严重关注。本文探索了变形测试中变形关系（MRs）的优先级排序，以此作为高效检测LLM中公平性问题的一种策略。考虑到可能测试用例的指数增长，详尽的测试是不切实际的；因此，根据MRs在检测公平性违规方面的有效性对其进行优先级排序至关重要。我们应用了一种基于句子多样性的方法来计算和排序MRs，以优化故障检测。实验结果表明，与随机优先级排序相比，我们提出的优先级排序方法将故障检测率提高了22%，与基于距离的优先级排序相比提高了12%，同时将首次失败的时间分别减少了15%和8%。此外，我们的方法在有效性方面与基于故障的优先级排序相差不到5%，同时显著降低了与故障标记相关的计算成本。这些结果验证了基于多样性的MR优先级排序在增强LLM公平性测试方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）公平性测试中效率低下的问题。由于LLM的复杂性，详尽的测试不切实际。现有的随机或基于距离的变形关系（MRs）优先级排序方法在检测偏差方面效率较低，需要大量计算资源进行故障标记。

核心思路：论文的核心思路是利用句子多样性来优先选择更可能揭示LLM偏差的变形关系。通过优先测试这些MRs，可以在更短的时间内发现更多的公平性问题，从而提高测试效率并降低计算成本。这种方法基于一个假设：具有更高句子多样性的MRs更有可能触发LLM中的不同行为，从而暴露潜在的偏差。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 生成候选变形关系集合；2) 使用句子多样性度量（例如，基于嵌入的相似度或词汇重叠度）计算每个MR的多样性得分；3) 根据多样性得分对MRs进行排序；4) 使用排序后的MRs对LLM进行测试，并记录检测到的公平性违规情况；5) 将该方法与随机优先级排序和基于距离的优先级排序进行比较。

关键创新：该方法最重要的创新点在于使用句子多样性作为MR优先级排序的指标。与传统的随机或基于距离的方法相比，句子多样性能够更有效地识别那些更有可能揭示LLM偏差的MRs。此外，该方法在性能上接近于计算成本高昂的基于故障的优先级排序，但显著降低了计算成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的句子多样性度量，例如使用预训练语言模型的嵌入来计算句子之间的相似度；2) 定义明确的公平性违规指标，以便能够准确地评估MRs的有效性；3) 设计有效的实验方案，以比较不同优先级排序方法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于句子多样性的MR优先级排序方法在故障检测率上比随机优先级排序提高了22%，比基于距离的优先级排序提高了12%。同时，首次失败的时间分别减少了15%和8%。该方法在有效性方面与基于故障的优先级排序相差不到5%，但显著降低了计算成本，验证了其在LLM公平性测试中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要确保LLM公平性的场景，例如招聘、信贷评估、法律咨询等。通过高效的公平性测试，可以减少LLM在这些应用中产生的偏差，从而避免歧视性结果，提升用户体验，并增强人们对AI系统的信任。该方法还有助于开发者在LLM部署前发现并修复潜在的公平性问题。

📄 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.