Detection, Classification, and Mitigation of Gender Bias in Large Language Models

📄 arXiv: 2506.12527v1 📥 PDF

作者: Xiaoqing Cheng, Hongying Zan, Lulu Kong, Jinwang Song, Min Peng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-14

💡 一句话要点

提出融合强化学习与思维链的框架，用于检测、分类和缓解大语言模型中的性别偏见。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 性别偏见 大型语言模型 思维链 强化学习 直接偏好优化 偏见检测 偏见缓解

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在性别偏见，可能导致严重的社会问题，现有方法难以有效检测、分类和缓解这些偏见。
  2. 论文提出结合思维链推理和强化学习的方法，利用LLM的推理能力，并优化模型对无偏见内容的偏好。
  3. 该方法在NLPCC 2025共享任务7中，在性别偏见检测、分类和缓解的所有三个子任务中均取得了第一名。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，它们在各个领域都显著提高了效率。然而，最近的研究表明，LLMs 经常表现出性别偏见，从而导致严重的社会影响。因此，检测、分类和缓解 LLMs 中的性别偏见已成为一个关键的研究重点。在 NLPCC 2025 共享任务 7：中文语料库性别偏见检测、分类和缓解挑战赛中，我们研究如何增强 LLMs 在性别偏见检测、分类和缓解方面的能力。我们采用强化学习、思维链（CoT）推理和监督微调来处理不同的子任务。具体来说，对于子任务 1 和 2，我们利用 LLMs 的内部推理能力，以分阶段的方式引导多步思考，从而简化复杂的偏见查询并提高响应准确性。对于子任务 3，我们采用基于强化学习的方法，使用 GPT-4 标注偏好数据集。然后，我们应用直接偏好优化（DPO），通过引入一个损失函数来显式地偏好较少偏见的完成而不是有偏见的完成，从而减轻性别偏见。我们的方法在 NLPCC 2025 共享任务 7 的所有三个子任务中均排名第一。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的性别偏见问题。现有方法在检测、分类和缓解这些偏见方面存在不足，尤其是在处理复杂的、隐蔽的偏见时，准确率和效率都有待提高。此外，如何让模型学习到“无偏见”的偏好也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是结合思维链（Chain-of-Thoughts, CoT）推理和强化学习，提升LLM在性别偏见处理上的能力。CoT推理用于引导LLM进行多步思考，从而更好地理解和处理复杂的偏见查询。强化学习则用于优化模型，使其更倾向于生成无偏见的回复。

技术框架：整体框架包含三个主要部分，对应NLPCC 2025共享任务7的三个子任务：性别偏见检测、分类和缓解。对于检测和分类任务，采用CoT推理，分阶段引导LLM进行思考。对于缓解任务，首先使用GPT-4标注偏好数据集，然后使用直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）进行微调。

关键创新：论文的关键创新在于将CoT推理和DPO结合起来，用于解决LLM中的性别偏见问题。CoT推理增强了LLM的推理能力，使其能够更好地识别和理解偏见。DPO则提供了一种直接优化模型偏好的方法，使其更倾向于生成无偏见的回复，而无需复杂的奖励函数设计。

关键设计：在CoT推理中，设计了分阶段的思考步骤，引导LLM逐步分析查询中的潜在偏见。在DPO中，使用GPT-4生成偏好数据集，标注哪些回复更无偏见。DPO的损失函数被设计为显式地偏好无偏见的完成，从而引导模型学习到无偏见的偏好。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在NLPCC 2025共享任务7的三个子任务中均排名第一，证明了其在性别偏见检测、分类和缓解方面的有效性。具体性能数据未知，但结果表明该方法优于其他参赛方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用大型语言模型的场景，例如智能客服、内容生成、教育辅导等。通过减轻LLM中的性别偏见，可以提高这些应用的用户体验，避免产生歧视或冒犯，促进公平和包容。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of large language models (LLMs), they have significantly improved efficiency across a wide range of domains. However, recent studies have revealed that LLMs often exhibit gender bias, leading to serious social implications. Detecting, classifying, and mitigating gender bias in LLMs has therefore become a critical research focus. In the NLPCC 2025 Shared Task 7: Chinese Corpus for Gender Bias Detection, Classification and Mitigation Challenge, we investigate how to enhance the capabilities of LLMs in gender bias detection, classification, and mitigation. We adopt reinforcement learning, chain-of-thoughts (CoT) reasoning, and supervised fine-tuning to handle different Subtasks. Specifically, for Subtasks 1 and 2, we leverage the internal reasoning capabilities of LLMs to guide multi-step thinking in a staged manner, which simplifies complex biased queries and improves response accuracy. For Subtask 3, we employ a reinforcement learning-based approach, annotating a preference dataset using GPT-4. We then apply Direct Preference Optimization (DPO) to mitigate gender bias by introducing a loss function that explicitly favors less biased completions over biased ones. Our approach ranked first across all three subtasks of the NLPCC 2025 Shared Task 7.