Uncovering Implicit Bias in Large Language Models with Concept Learning Dataset

📄 arXiv: 2510.01219v2 📥 PDF

作者: Leroy Z. Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-21 (更新: 2025-11-26)

备注: Presented at EurIPS 2025 Workshop - Unifying Perspectives on Learning Biases (UPLB) https://sites.google.com/view/towards-a-unified-view

💡 一句话要点

提出概念学习数据集，揭示大语言模型中量词单调性的隐式偏见

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

关键词: 大语言模型 隐式偏见 概念学习 量词理解 单调性 上下文学习 数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效发现大语言模型中隐藏的偏见，尤其是在量词理解方面。
  2. 利用上下文概念学习，构建概念学习任务数据集，诱导模型展现其潜在偏见。
  3. 实验表明，大语言模型在量词理解上存在向上单调性的偏见，该偏见在直接提示下不明显。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个概念学习任务数据集，旨在揭示大型语言模型中存在的隐式偏见。通过上下文概念学习实验，我们发现语言模型可能对量词具有向上单调性的偏见。当直接提示模型而不使用概念学习组件进行测试时，这种偏见不太明显。这表明上下文概念学习可以作为一种有效的方法来发现语言模型中隐藏的偏见。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在处理自然语言时，可能存在一些隐式的偏见，这些偏见不容易被直接发现。特别是在量词（例如“所有”、“一些”）的理解上，模型可能存在某种倾向性，导致其在特定场景下做出不符合逻辑的判断。直接提示的方法可能无法有效暴露这些偏见，因此需要更有效的方法来检测。

核心思路：本文的核心思路是利用上下文概念学习来诱导大语言模型展现其潜在的偏见。通过构建一系列概念学习任务，让模型在特定的上下文中学习新的概念，从而观察模型在学习过程中的行为，以此来推断模型是否存在某种偏见。这种方法类似于心理学中的实验设计，通过控制实验条件来观察被试的行为。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建概念学习数据集，该数据集包含一系列概念学习任务，每个任务都包含一些示例和查询；2) 使用大语言模型进行上下文概念学习，即让模型根据示例学习新的概念，并回答查询；3) 分析模型的回答，判断模型是否存在某种偏见。具体来说，研究人员关注模型在量词理解上的表现，例如模型是否倾向于将量词理解为向上单调的。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了利用上下文概念学习来发现大语言模型中隐式偏见的方法。与传统的直接提示方法相比，上下文概念学习可以更有效地诱导模型展现其潜在的偏见。此外，该研究还构建了一个专门用于概念学习任务的数据集，为后续的研究提供了便利。

关键设计：在数据集构建方面，研究人员精心设计了一系列概念学习任务，以控制实验条件，从而更准确地评估模型的偏见。例如，研究人员设计了一些任务，其中量词是向上单调的，另一些任务中量词是向下单调的，通过比较模型在不同任务上的表现，可以判断模型是否存在向上单调性的偏见。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的大语言模型，研究人员使用了现有的预训练模型，并对其进行了微调。

📊 实验亮点

实验结果表明，大语言模型在量词理解上存在向上单调性的偏见。具体来说，模型更倾向于将量词理解为“至少存在一些”而不是“至多存在一些”。这种偏见在直接提示下不明显，但在上下文概念学习中可以被有效揭示。该研究为评估和改进大语言模型的偏见提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型的可靠性和公平性。通过发现和消除模型中的隐式偏见，可以提高模型在各种应用场景下的表现，例如机器翻译、文本摘要、对话系统等。此外，该研究方法也可以推广到其他类型的偏见检测，为构建更加安全和可信赖的人工智能系统提供支持。

📄 摘要（原文）

We introduce a dataset of concept learning tasks that helps uncover implicit biases in large language models. Using in-context concept learning experiments, we found that language models may have a bias toward upward monotonicity in quantifiers; such bias is less apparent when the model is tested by direct prompting without concept learning components. This demonstrates that in-context concept learning can be an effective way to discover hidden biases in language models.