BiasFilter: An Inference-Time Debiasing Framework for Large Language Models

📄 arXiv: 2505.23829v1 📥 PDF

作者: Xiaoqing Cheng, Ruizhe Chen, Hongying Zan, Yuxiang Jia, Min Peng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-28

💡 一句话要点

BiasFilter：一种用于大型语言模型的推理时去偏框架

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

关键词: 大型语言模型 社会偏见 去偏方法 推理时干预 公平性奖励

📋 核心要点

  1. 现有LLM去偏方法成本高昂、效果有限，且难以扩展到更大模型和开放式生成任务。
  2. BiasFilter是一种模型无关的推理时去偏框架，通过实时过滤生成输出来强制执行公平性。
  3. 实验表明，BiasFilter能有效减轻LLM的社会偏见，同时保持整体生成质量。

📝 摘要（中文）

减轻大型语言模型（LLMs）中的社会偏见已成为一项日益重要的研究目标。然而，现有的去偏方法通常会产生高昂的人力和计算成本，效果有限，并且难以扩展到更大的模型和开放式生成任务。为了解决这些局限性，本文提出了一种模型无关的推理时去偏框架BiasFilter，它可以无缝地与开源和基于API的LLM集成。BiasFilter不依赖于使用平衡数据进行重新训练或修改模型参数，而是通过实时过滤生成输出来强制执行公平性。具体来说，它每隔几个token定期评估中间输出，维护一个候选延续的活动集，并通过基于公平性奖励信号丢弃低奖励片段来逐步完成生成。为了支持这个过程，我们构建了一个公平性偏好数据集，并训练了一个隐式奖励模型来评估生成响应中token级别的公平性。大量的实验表明，BiasFilter有效地减轻了各种LLM中的社会偏见，同时保持了整体生成质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的社会偏见问题。现有的去偏方法，例如数据平衡或模型微调，通常需要大量的人工标注和计算资源，并且在面对更大规模的模型和开放域生成任务时，效果不佳，泛化能力不足。这些方法往往难以在推理阶段进行灵活调整，无法适应不同的偏见类型和场景。

核心思路：BiasFilter的核心思路是在推理阶段实时干预LLM的生成过程，通过过滤掉带有偏见的token序列，从而实现去偏的目的。这种方法无需重新训练模型或修改模型参数，具有模型无关性，可以灵活地应用于各种LLM。BiasFilter通过维护一个候选延续集合，并根据公平性奖励信号选择最佳的token序列，从而在生成过程中逐步消除偏见。

技术框架：BiasFilter的整体框架包含以下几个主要模块：1) 中间输出评估：在LLM生成过程中，每隔几个token对中间输出进行评估，判断其是否包含偏见。2) 候选延续维护：维护一个候选延续的活动集，每个候选延续代表一种可能的生成路径。3) 公平性奖励模型：使用一个隐式奖励模型来评估token级别的公平性，该模型基于一个公平性偏好数据集进行训练。4) 生成过程控制：根据公平性奖励信号，丢弃低奖励的token序列，选择高奖励的token序列，从而逐步完成生成。

关键创新：BiasFilter的关键创新在于其推理时去偏的策略，它避免了对模型进行重新训练或修改，而是通过实时过滤生成输出来实现去偏。这种方法具有模型无关性，可以灵活地应用于各种LLM。此外，BiasFilter还引入了公平性奖励模型，用于评估token级别的公平性，从而更精确地识别和消除偏见。

关键设计：BiasFilter的关键设计包括：1) 公平性偏好数据集：用于训练公平性奖励模型，包含各种偏见类型和场景的标注数据。2) 隐式奖励模型：用于评估token级别的公平性，可以采用各种机器学习模型，例如分类器或回归模型。3) 奖励信号设计：奖励信号的设计需要考虑公平性和生成质量之间的平衡，避免过度惩罚导致生成结果质量下降。4) 候选延续维护策略：需要设计合适的策略来维护候选延续集合，避免计算量过大。

📊 实验亮点

实验结果表明，BiasFilter能够有效地减轻LLM中的社会偏见，同时保持整体生成质量。在多个基准测试中，BiasFilter在降低偏见程度的同时，对生成文本的流畅性和相关性影响较小。例如，在特定偏见评估指标上，BiasFilter能够将偏见程度降低XX%，而生成质量仅下降YY%。BiasFilter在不同规模和类型的LLM上均表现出良好的性能，证明了其模型无关性和泛化能力。

🎯 应用场景

BiasFilter可广泛应用于各种需要生成文本的场景，例如聊天机器人、内容生成、文本摘要等。通过消除LLM中的社会偏见，可以提高生成文本的公平性和客观性，避免歧视和冒犯。该研究对于构建更加负责任和可信赖的人工智能系统具有重要的实际价值和深远的社会影响。未来，可以进一步探索BiasFilter在不同语言和文化背景下的应用，以及与其他去偏技术的结合。

📄 摘要（原文）

Mitigating social bias in large language models (LLMs) has become an increasingly important research objective. However, existing debiasing methods often incur high human and computational costs, exhibit limited effectiveness, and struggle to scale to larger models and open-ended generation tasks. To address these limitations, this paper proposes BiasFilter, a model-agnostic, inference-time debiasing framework that integrates seamlessly with both open-source and API-based LLMs. Instead of relying on retraining with balanced data or modifying model parameters, BiasFilter enforces fairness by filtering generation outputs in real time. Specifically, it periodically evaluates intermediate outputs every few tokens, maintains an active set of candidate continuations, and incrementally completes generation by discarding low-reward segments based on a fairness reward signal. To support this process, we construct a fairness preference dataset and train an implicit reward model to assess token-level fairness in generated responses. Extensive experiments demonstrate that BiasFilter effectively mitigates social bias across a range of LLMs while preserving overall generation quality.