Dual Debiasing for Noisy In-Context Learning for Text Generation
作者: Siqi Liang, Sumyeong Ahn, Paramveer S. Dhillon, Jiayu Zhou
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-05-31 (更新: 2025-06-21)
备注: Accepted by 2025 ACL Findings
💡 一句话要点
提出双重去偏框架，解决文本生成中噪声上下文学习的偏差问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文学习 噪声标注 文本生成 困惑度 去偏 样本清洁度 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有基于困惑度的噪声检测方法在高噪声比例下失效，因为噪声样本会影响困惑度计算的准确性。
- 提出双重去偏框架，利用合成邻居显式校正困惑度估计，得到更准确的样本清洁度分数。
- 实验表明，该方法在噪声检测方面优于现有方法，ICL性能与干净语料库相当，且对高噪声具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
上下文学习(ICL)严重依赖于从大型标注语料库中提取的高质量演示。现有方法通过对局部困惑度进行排序来检测噪声标注，假设噪声样本比干净样本产生更高的困惑度。然而，当噪声比率较高且许多演示存在缺陷时，这种假设会失效。本文重新审视了噪声标注下文本生成的基于困惑度的范式，强调了困惑度中的两个偏差来源：标注本身和大型语言模型(LLM)中固有的领域特定知识。为了克服这些偏差，我们引入了一个双重去偏框架，该框架使用合成邻居来显式地校正困惑度估计，从而产生一个鲁棒的样本清洁度分数。该指标揭示了绝对样本清洁度，而与整体语料库噪声水平无关。大量的实验表明，我们的方法具有卓越的噪声检测能力，并且其最终的ICL性能与完全干净的演示语料库相当。此外，即使在噪声比率极高的情况下，我们的方法仍然保持稳健。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决噪声标注的上下文学习（ICL）在文本生成任务中的问题。现有方法依赖于困惑度来识别噪声样本，但当噪声比例很高时，这种方法会失效，因为噪声样本本身会影响困惑度的计算，导致误判。此外，大型语言模型（LLM）固有的领域知识也会对困惑度产生偏差，使得噪声检测更加困难。
核心思路：论文的核心思路是通过双重去偏来校正困惑度估计。首先，通过合成邻居来消除标注本身的偏差；其次，通过利用合成邻居来减轻LLM领域知识带来的偏差。通过这种方式，可以获得更准确的样本清洁度分数，从而更有效地识别和过滤噪声样本。
技术框架：该方法包含以下几个主要步骤：1) 使用原始样本生成合成邻居；2) 使用合成邻居校正原始样本的困惑度估计，得到去偏后的困惑度；3) 基于去偏后的困惑度计算样本清洁度分数；4) 使用样本清洁度分数选择高质量的演示样本进行上下文学习。整体框架旨在通过显式地消除偏差来提高噪声检测的准确性。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了双重去偏框架，该框架能够有效地消除困惑度中的两种主要偏差来源：标注偏差和LLM领域知识偏差。与现有方法相比，该方法能够更准确地识别噪声样本，尤其是在高噪声比例的情况下。此外，该方法不需要任何额外的训练数据或模型，可以直接应用于现有的上下文学习框架。
关键设计：合成邻居的生成方式是关键设计之一。论文中具体如何生成合成邻居的细节未知。样本清洁度分数的计算方式也至关重要，它基于去偏后的困惑度，并用于衡量样本的质量。具体的损失函数和网络结构未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在噪声检测方面优于现有的基于困惑度的方法，尤其是在高噪声比例的情况下。该方法的ICL性能与使用完全干净的演示语料库相当，证明了其有效性。具体的性能提升数据未知，但论文强调了其在高噪声环境下的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种文本生成任务，尤其是在标注数据质量不高的情况下。例如，可以用于自动摘要、机器翻译、对话生成等领域，提高生成文本的质量和可靠性。此外，该方法还可以用于数据清洗和标注质量评估，帮助提高数据集的质量。
📄 摘要（原文）
In context learning (ICL) relies heavily on high quality demonstrations drawn from large annotated corpora. Existing approaches detect noisy annotations by ranking local perplexities, presuming that noisy samples yield higher perplexities than their clean counterparts. However, this assumption breaks down when the noise ratio is high and many demonstrations are flawed. We reexamine the perplexity based paradigm for text generation under noisy annotations, highlighting two sources of bias in perplexity: the annotation itself and the domain specific knowledge inherent in large language models (LLMs). To overcome these biases, we introduce a dual debiasing framework that uses synthesized neighbors to explicitly correct perplexity estimates, yielding a robust Sample Cleanliness Score. This metric uncovers absolute sample cleanliness regardless of the overall corpus noise level. Extensive experiments demonstrate our method's superior noise detection capabilities and show that its final ICL performance is comparable to that of a fully clean demonstration corpus. Moreover, our approach remains robust even when noise ratios are extremely high.