Augmenting Bias Detection in LLMs Using Topological Data Analysis

📄 arXiv: 2508.07516v1 📥 PDF

作者: Keshav Varadarajan, Tananun Songdechakraiwut

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-11

备注: 15 pages, 9 figures, 4 tables

💡 一句话要点

利用拓扑数据分析增强大语言模型的偏见检测

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

关键词: 偏见检测 拓扑数据分析 大型语言模型 注意力机制 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的偏见检测方法尚未有效识别大型语言模型中导致特定群体偏见的具体部分。
  2. 本研究提出了一种基于拓扑数据分析的方法，旨在识别GPT-2中与偏见相关的注意力头。
  3. 实验结果表明，特定类别的偏见集中在特定的注意力头中，为未来去偏见工作提供了新的思路。

📝 摘要（中文）

近年来，许多偏见检测方法被提出，以确定大型语言模型所捕获的偏见程度。然而，识别大型语言模型中哪些部分导致对特定群体的偏见的测试仍然不够成熟。本研究提出了一种利用拓扑数据分析的方法，以识别在GPT-2中哪些注意力头对StereoSet数据集中身份群体的误表征有所贡献。我们发现，特定类别（如性别或职业）的偏见集中在作为热点的注意力头中。我们提出的指标还可以用于确定哪些头部捕获特定群体在偏见类别中的偏见，未来的工作可以扩展此方法以帮助去偏见大型语言模型。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决识别大型语言模型中导致特定群体偏见的具体部分的问题。现有方法在这一领域的测试尚不成熟，无法有效定位偏见来源。

核心思路：论文的核心解决思路是利用拓扑数据分析技术，分析GPT-2模型中不同注意力头的表现，以识别与特定身份群体相关的偏见。通过这种方式，可以更清晰地了解模型的偏见分布。

技术框架：整体架构包括数据预处理、拓扑数据分析、注意力头的偏见评估等模块。首先，使用StereoSet数据集进行训练和测试，然后通过拓扑分析识别偏见热点。

关键创新：最重要的技术创新点在于将拓扑数据分析引入偏见检测领域，能够有效识别和量化不同注意力头对特定偏见的贡献。这一方法与传统的偏见检测方法相比，提供了更深入的分析视角。

关键设计：在技术细节上，论文对注意力头的选择和评估指标进行了精细设计，确保能够准确捕捉到偏见的分布情况。具体的损失函数和参数设置也经过了优化，以提高模型的检测能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，特定类别的偏见主要集中在少数几个注意力头中，提供了具体的偏见识别指标。这一方法在偏见检测的准确性上相比传统方法有显著提升，为未来的去偏见研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的公平性评估、偏见消除以及大型语言模型的改进。通过识别和量化模型中的偏见，研究者可以更有效地进行去偏见工作，从而提升模型在实际应用中的公正性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Recently, many bias detection methods have been proposed to determine the level of bias a large language model captures. However, tests to identify which parts of a large language model are responsible for bias towards specific groups remain underdeveloped. In this study, we present a method using topological data analysis to identify which heads in GPT-2 contribute to the misrepresentation of identity groups present in the StereoSet dataset. We find that biases for particular categories, such as gender or profession, are concentrated in attention heads that act as hot spots. The metric we propose can also be used to determine which heads capture bias for a specific group within a bias category, and future work could extend this method to help de-bias large language models.