Simulating a Bias Mitigation Scenario in Large Language Models

📄 arXiv: 2509.14438v1 📥 PDF

作者: Kiana Kiashemshaki, Mohammad Jalili Torkamani, Negin Mahmoudi, Meysam Shirdel Bilehsavar

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-17

备注: preprint, 16 pages

💡 一句话要点

构建模拟框架，评估缓解大型语言模型偏见的策略

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

关键词: 大型语言模型 偏见缓解 模拟框架 数据管理 模型训练

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在偏见，影响公平性和可信度，现有方法难以有效缓解。
  2. 构建模拟框架，集成数据管理、训练去偏见和输出校准等策略，评估其效果。
  3. 通过受控实验验证缓解偏见策略的有效性，为实际应用提供经验支持。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）从根本上改变了自然语言处理领域；然而，它们易受偏见影响的弱点构成了一个显著的障碍，威胁着公平性和信任。本文对LLMs中的偏见进行了广泛的分析，追溯了其在各种NLP任务中的根源和表现形式。偏见被分为隐性和显性类型，特别关注它们从数据源、架构设计和上下文部署中的产生。本研究超越了理论分析，通过实施一个模拟框架来评估实践中缓解偏见的策略。该框架集成了多种方法，包括数据管理、模型训练期间的去偏见以及事后输出校准，并在受控实验环境中评估它们的影响。总而言之，这项工作不仅综合了关于LLMs中偏见的现有知识，而且通过模拟缓解策略贡献了原创的经验验证。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的偏见问题。现有方法在缓解这些偏见方面存在局限性，无法有效保证模型的公平性和可信度。这些偏见可能源于数据、模型架构或部署环境，导致模型在特定群体或任务上表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个模拟框架，用于评估不同的偏见缓解策略。通过在受控环境中模拟各种场景，可以系统地比较不同策略的效果，从而找到最有效的解决方案。这种方法允许研究人员在实际部署之前，对缓解策略进行充分的测试和优化。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数据管理模块，用于对训练数据进行清洗和处理，减少数据中的偏见；2) 模型训练模块，采用去偏见技术，在训练过程中减少模型对偏见的学习；3) 输出校准模块，对模型的输出进行调整，以减少偏见的影响；4) 评估模块，用于评估不同策略的效果，并进行比较分析。整个流程包括数据准备、模型训练、偏见缓解和效果评估等阶段。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个完整的模拟框架，用于评估LLMs中的偏见缓解策略。与以往的研究相比，该框架更加系统和全面，可以同时评估多种策略的效果。此外，该框架还提供了一个可重复的实验环境，方便其他研究人员进行验证和改进。

关键设计：具体的技术细节未知，摘要中没有详细说明关键参数设置、损失函数或网络结构。但是，可以推断，数据管理模块可能涉及数据增强、重采样或对抗训练等技术。模型训练模块可能采用正则化、对抗训练或知识蒸馏等方法。输出校准模块可能使用阈值调整、概率平滑或后处理算法。

📊 实验亮点

论文构建的模拟框架能够有效评估多种偏见缓解策略，并在受控实验中验证了其有效性。虽然摘要中没有提供具体的性能数据和提升幅度，但该研究为LLMs的偏见缓解提供了一个有价值的工具和方法，为未来的研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。通过缓解LLMs中的偏见，可以提高模型的公平性和可信度，避免歧视性或不准确的输出。这对于构建负责任的人工智能系统至关重要，尤其是在涉及敏感信息或决策的应用场景中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have fundamentally transformed the field of natural language processing; however, their vulnerability to biases presents a notable obstacle that threatens both fairness and trust. This review offers an extensive analysis of the bias landscape in LLMs, tracing its roots and expressions across various NLP tasks. Biases are classified into implicit and explicit types, with particular attention given to their emergence from data sources, architectural designs, and contextual deployments. This study advances beyond theoretical analysis by implementing a simulation framework designed to evaluate bias mitigation strategies in practice. The framework integrates multiple approaches including data curation, debiasing during model training, and post-hoc output calibration and assesses their impact in controlled experimental settings. In summary, this work not only synthesizes existing knowledge on bias in LLMs but also contributes original empirical validation through simulation of mitigation strategies.