AMBEDKAR-A Multi-level Bias Elimination through a Decoding Approach with Knowledge Augmentation for Robust Constitutional Alignment of Language Models
作者: Snehasis Mukhopadhyay, Aryan Kasat, Shivam Dubey, Rahul Karthikeyan, Dhruv Sood, Vinija Jain, Aman Chadha, Amitava Das
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-02
💡 一句话要点
提出AMBEDKAR框架，通过知识增强解码消除LLM中印度社会偏见，提升宪法一致性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 偏见消除 公平性 推测解码 知识增强 印度宪法 宪法一致性
📋 核心要点
- 现有LLM易受训练数据中社会偏见影响，尤其在印度语境下，种姓和宗教偏见问题突出，现有方法缺乏针对性。
- AMBEDKAR框架通过宪法感知解码层，在推理时引导LLM输出，无需模型参数更新，降低计算成本。
- 该方法利用推测解码，将SLM作为偏见生成器，LLM作为宪法指导的验证器，实现公平性，并显著降低偏见。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)可能无意中反映其训练数据中存在的社会偏见，导致有害或带有偏见的输出。在印度背景下，我们对一系列模型的实证评估表明，围绕种姓和宗教的偏见尤为突出。然而，大多数现有的缓解策略都是以西方为中心的，未能解决这些本地细微差别。我们提出了AMBEDKAR，一个受到印度宪法设计者B. R. Ambedkar博士的平等主义愿景启发的框架，旨在引导LLM输出朝着公平、中立和包容的方向发展，符合第14至17条。我们的方法引入了一个宪法感知解码层，由印度人工智能宪法指导，仅在推理时应用，无需对基础模型进行任何参数更新。我们结合了一种推测解码算法，该算法在生成过程中主动减少种姓主义和社群偏见。这种缓解层直接在解码过程中运行，避免了对模型内部的更改，并降低了与重新训练相关的计算和基础设施成本。我们重新将推测解码解释为不仅仅是一种效率工具，而是一种公平机制。在这个框架中，小型语言模型(SLM)充当潜在的偏见生成器，而受宪法指导的大型语言模型(LLM)充当验证器。LLM不是加速生成，而是在SLM输出中强制执行偏见鲁棒的轨迹。这种角色反转产生了通过推测实现公平的范式。与基线相比，我们的方法实现了高达26.41%的绝对偏见降低。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在印度语境下，特别是关于种姓和宗教的偏见问题。现有方法主要集中在西方视角，无法有效处理印度社会特有的偏见。这些偏见会导致LLM生成带有歧视性或不公正的输出，损害其在实际应用中的可靠性和公平性。
核心思路：论文的核心思路是借鉴印度宪法的平等主义精神，设计一个宪法感知的解码框架，在LLM生成文本的过程中主动消除偏见。通过引入一个专门的解码层，并结合推测解码算法，引导LLM生成更公平、中立和包容的文本。这种方法的核心在于将公平性融入到生成过程本身，而不是事后进行修正。
技术框架：AMBEDKAR框架主要包含以下几个关键模块：1) 基础LLM：作为文本生成的基础模型。2) 小型语言模型（SLM）：作为潜在的偏见生成器，用于推测生成候选文本。3) 宪法感知解码层：该层由印度人工智能宪法指导，用于验证和修正SLM生成的候选文本，确保其符合公平、中立和包容的原则。4) 推测解码算法：该算法利用SLM快速生成候选文本，然后由LLM进行验证和修正，从而在保证生成质量的同时提高效率。整个流程在推理阶段进行，无需对基础LLM进行任何参数更新。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将推测解码重新解释为一种公平性机制。传统上，推测解码主要用于加速文本生成，而该论文将其应用于消除偏见。通过将SLM作为偏见生成器，LLM作为宪法指导的验证器，实现了“通过推测实现公平”的范式。这种方法与现有方法的本质区别在于，它不是简单地对LLM的输出进行后处理，而是从生成过程本身入手，主动消除偏见。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 印度人工智能宪法：该宪法定义了公平、中立和包容的原则，用于指导宪法感知解码层的行为。2) 推测解码算法的参数设置：需要仔细调整SLM和LLM的参数，以平衡生成速度和公平性。3) 损失函数：可能需要设计特定的损失函数，以鼓励LLM生成更符合宪法原则的文本。4) 解码策略：例如，可以使用波束搜索或采样等解码策略，以生成多样化的候选文本。
📊 实验亮点
实验结果表明，AMBEDKAR框架能够有效降低LLM中的偏见。与基线模型相比，该方法实现了高达26.41%的绝对偏见降低。此外，该方法在保证生成质量的同时，并没有显著降低生成速度，证明了其在实际应用中的可行性。这些结果表明，AMBEDKAR框架是一种有效的、可行的LLM偏见消除方法。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要生成公平、中立和包容文本的场景，例如新闻报道、法律文件、教育材料等。尤其在多元文化背景下，该方法能够有效减少语言模型中的社会偏见，提升其在实际应用中的可靠性和公正性。未来，该研究可以进一步扩展到其他语言和文化背景，为构建更加公平和包容的人工智能系统做出贡献。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) can inadvertently reflect societal biases present in their training data, leading to harmful or prejudiced outputs. In the Indian context, our empirical evaluations across a suite of models reveal that biases around caste and religion are particularly salient. Yet, most existing mitigation strategies are Western-centric and fail to address these local nuances. We propose AMBEDKAR, a framework inspired by the egalitarian vision of Dr B. R. Ambedkar, architect of the Indian Constitution, to guide LLM outputs toward fairness, neutrality, and inclusion in line with Articles 14 to 17. Our approach introduces a Constitution-Aware Decoding Layer, guided by the AI Constitution of India and applied only at inference time, without any parameter updates to the base model. We incorporate a speculative decoding algorithm that proactively reduces casteist and communal bias during generation. This mitigation layer operates directly within the decoding process, avoiding changes to model internals and lowering the computational and infrastructural costs associated with retraining. We reinterpret speculative decoding not merely as an efficiency tool but as a mechanism for fairness. In this framework, a Small Language Model (SLM) acts as a potentially biased generator, while a constitutionally guided Large Language Model (LLM) serves as the verifier. Rather than accelerating generation, the LLM enforces bias-robust trajectories in the SLM outputs. This inversion of roles gives rise to a fairness-by-speculation paradigm. Our approach yields an absolute reduction of bias up to 26.41 percent compared to baseline. Our source code, datasets, and results are available at https://anonymous.4open.science/r/AMBEDKAR-983B/