McBE: A Multi-task Chinese Bias Evaluation Benchmark for Large Language Models

📄 arXiv: 2507.02088v2 📥 PDF

作者: Tian Lan, Xiangdong Su, Xu Liu, Ruirui Wang, Ke Chang, Jiang Li, Guanglai Gao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-02 (更新: 2025-08-07)

备注: Accepted by ACL2025 Findings

期刊: In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025, pages 6033-6056, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics

DOI: 10.18653/v1/2025.findings-acl.313

💡 一句话要点

提出McBE：一个用于评估大型语言模型中文偏见的多任务基准

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

关键词: 大型语言模型 偏见评估 中文基准 多任务学习 公平性 伦理风险 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有偏见评估数据集主要集中于英语和北美文化，缺乏针对中文和中国文化的全面评估。
  2. McBE基准包含4077个实例，覆盖12个偏见类别和82个子类别，并设计了5个评估任务，实现多角度偏见评估。
  3. 实验评估了多个流行LLM，揭示了它们在不同程度上存在的偏见，并进行了深入分析，提供了新的见解。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）越来越多地应用于各种自然语言处理任务，其固有的偏见也逐渐显现。因此，衡量LLMs中的偏见对于减轻其伦理风险至关重要。然而，现有的大多数偏见评估数据集都侧重于英语和北美文化，并且它们的偏见类别并不完全适用于其他文化。基于中文和文化的数据集非常稀缺。更重要的是，这些数据集通常只支持单一的评估任务，无法从多个方面评估LLMs中的偏见。为了解决这些问题，我们提出了一个多任务中文偏见评估基准（McBE），其中包括4,077个偏见评估实例，涵盖12个单一偏见类别、82个子类别，并引入了5个评估任务，提供了广泛的类别覆盖、内容多样性和衡量全面性。此外，我们评估了来自不同系列和参数大小的几个流行的LLMs。总的来说，所有这些LLMs都表现出不同程度的偏见。我们对结果进行了深入分析，为LLMs中的偏见提供了新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型偏见评估数据集主要集中于英语和北美文化，其偏见类别和评估方法难以直接应用于中文环境。此外，现有的中文偏见评估数据集通常只支持单一的评估任务，无法全面评估LLM在不同方面的偏见。因此，需要一个更全面、更贴合中文文化背景的多任务偏见评估基准。

核心思路：McBE的核心思路是构建一个包含多个偏见类别和评估任务的中文偏见评估基准，从而能够更全面地评估LLM在中文环境下的偏见。通过引入多个评估任务，可以从不同角度考察LLM的偏见表现，从而更准确地识别和分析偏见的来源。

技术框架：McBE基准包含以下几个主要组成部分：1）偏见类别体系：定义了12个主要的偏见类别和82个子类别，涵盖了性别、种族、宗教、地域等多个方面。2）评估任务：设计了5个评估任务，包括文本分类、文本生成、问答、推理和对话，以从不同角度评估LLM的偏见。3）数据集：收集了4,077个偏见评估实例，每个实例都标注了相应的偏见类别和评估任务。4）评估指标：定义了一系列评估指标，用于衡量LLM在不同评估任务上的偏见程度。

关键创新：McBE的关键创新在于其多任务的设计和全面的偏见类别覆盖。与现有的单任务中文偏见评估数据集相比，McBE能够更全面地评估LLM在中文环境下的偏见。此外，McBE的偏见类别体系也更加细致，能够更准确地识别和分析偏见的来源。McBE是首个多任务中文偏见评估基准。

关键设计：在数据集构建方面，McBE采用了人工标注和数据增强相结合的方法，以保证数据集的质量和规模。在评估指标方面，McBE采用了多种常用的偏见评估指标，如准确率、召回率、F1值等，并针对不同的评估任务进行了调整。具体的数据增强和指标调整策略未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，多个流行的LLM在McBE基准上都表现出不同程度的偏见。例如，某些模型在性别、地域等方面的偏见较为明显。通过对实验结果的深入分析，论文揭示了LLM中偏见的一些潜在来源，并为未来的偏见缓解研究提供了新的思路。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

McBE基准可用于评估和改进大型语言模型在中文环境下的公平性和公正性，降低其在实际应用中产生歧视或偏见的风险。该基准能够帮助开发者识别模型中存在的偏见，并采取相应的措施进行缓解，例如通过数据增强、模型微调等方法。此外，McBE还可以用于比较不同LLM的偏见程度，为用户选择更可靠的模型提供参考。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly applied to various NLP tasks, their inherent biases are gradually disclosed. Therefore, measuring biases in LLMs is crucial to mitigate its ethical risks. However, most existing bias evaluation datasets focus on English and North American culture, and their bias categories are not fully applicable to other cultures. The datasets grounded in the Chinese language and culture are scarce. More importantly, these datasets usually only support single evaluation tasks and cannot evaluate the bias from multiple aspects in LLMs. To address these issues, we present a Multi-task Chinese Bias Evaluation Benchmark (McBE) that includes 4,077 bias evaluation instances, covering 12 single bias categories, 82 subcategories and introducing 5 evaluation tasks, providing extensive category coverage, content diversity, and measuring comprehensiveness. Additionally, we evaluate several popular LLMs from different series and with parameter sizes. In general, all these LLMs demonstrated varying degrees of bias. We conduct an in-depth analysis of results, offering novel insights into bias in LLMs.