Open-DeBias: Toward Mitigating Open-Set Bias in Language Models
作者: Arti Rani, Shweta Singh, Nihar Ranjan Sahoo, Gaurav Kumar Nayak
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-28
备注: 25 pages, 3 figures, supplementary material included. To be published in EMNLP-2025
💡 一句话要点
提出Open-DeBias，缓解语言模型中开放域偏见问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 偏见缓解 开放域学习 适配器模块 问答系统
📋 核心要点
- 现有偏见缓解方法局限于预定义类别，无法有效处理新型或特定语境下的偏见。
- Open-DeBias利用适配器模块，在数据和参数效率高的前提下，缓解已知和未知偏见。
- 实验表明，Open-DeBias在多个数据集上显著提升了QA准确率，并展现了良好的跨语言泛化能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在问答(QA)任务中取得了显著成功，但它们常常编码有害偏见，损害公平性和可信度。现有的大多数偏见缓解方法仅限于预定义的类别，限制了它们解决新颖或上下文特定的突发偏见的能力。为了弥合这一差距，我们解决了基于文本的QA中开放域偏见检测和缓解这一新问题。我们引入了OpenBiasBench，这是一个综合基准，旨在评估各种类别和子群体的偏见，包括已知和以前未见过的偏见。此外，我们提出了一种新颖的、数据高效且参数高效的去偏见方法Open-DeBias，该方法利用适配器模块来缓解现有的社会和刻板印象偏见，同时推广到未见过的偏见。与最先进的BMBI方法相比，Open-DeBias在使用仅在少量训练数据上微调的适配器时，在BBQ数据集的模糊子集上将QA准确率提高了近48%，在消除歧义的子集上提高了6%。值得注意的是，相同的适配器在零样本迁移到Korean BBQ时，实现了84%的准确率，证明了强大的语言无关泛化能力。通过广泛的评估，我们还验证了Open-DeBias在包括StereoSet和CrowS-Pairs在内的广泛NLP任务中的有效性，突出了其鲁棒性、多语言优势以及适用于通用、开放域偏见缓解的特性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型中存在的开放域偏见问题。现有方法主要针对预定义的偏见类别，无法有效检测和缓解模型在实际应用中可能遇到的新型或上下文相关的偏见。这限制了语言模型在公平性和可信度方面的表现。
核心思路：论文的核心思路是设计一种数据高效且参数高效的去偏见方法，该方法能够利用少量数据学习到通用的偏见缓解策略，并将其推广到未知的偏见类型。通过引入适配器模块，模型可以在不修改原有参数的情况下，学习到特定任务的偏见缓解策略。
技术框架：Open-DeBias方法主要包含以下几个阶段：1) 构建OpenBiasBench基准数据集，用于评估模型在各种偏见类型上的表现；2) 利用适配器模块对预训练语言模型进行微调，使其能够识别和缓解偏见；3) 在多个数据集上进行实验，验证Open-DeBias的有效性和泛化能力。
关键创新：Open-DeBias的关键创新在于其能够处理开放域偏见，即模型能够识别和缓解训练数据中未见过的偏见类型。这与现有方法仅能处理预定义偏见类别形成了鲜明对比。此外，Open-DeBias还具有数据高效和参数高效的优点，能够在少量数据上学习到有效的偏见缓解策略。
关键设计：Open-DeBias的关键设计包括：1) 使用适配器模块，避免修改预训练模型的原有参数，从而保证模型的通用性；2) 设计合适的损失函数，鼓励模型学习到通用的偏见缓解策略；3) 在OpenBiasBench基准数据集上进行充分的评估，验证模型的有效性和泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Open-DeBias在BBQ数据集的模糊子集上，相比最先进的BMBI方法，QA准确率提升了近48%，在消除歧义的子集上提升了6%。更重要的是，相同的适配器在零样本迁移到Korean BBQ数据集时，实现了84%的准确率，展示了强大的跨语言泛化能力。此外，Open-DeBias在StereoSet和CrowS-Pairs等数据集上也表现出良好的性能。
🎯 应用场景
Open-DeBias技术可应用于各种自然语言处理任务，如问答系统、文本生成、情感分析等，以提高模型的公平性和可信度。该技术尤其适用于需要处理敏感信息或涉及社会公平问题的应用场景，例如招聘、信贷评估、法律咨询等。未来，该技术有望促进人工智能在更广泛领域的应用，并减少算法偏见带来的负面影响。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success on question answering (QA) tasks, yet they often encode harmful biases that compromise fairness and trustworthiness. Most existing bias mitigation approaches are restricted to predefined categories, limiting their ability to address novel or context-specific emergent biases. To bridge this gap, we tackle the novel problem of open-set bias detection and mitigation in text-based QA. We introduce OpenBiasBench, a comprehensive benchmark designed to evaluate biases across a wide range of categories and subgroups, encompassing both known and previously unseen biases. Additionally, we propose Open-DeBias, a novel, data-efficient, and parameter-efficient debiasing method that leverages adapter modules to mitigate existing social and stereotypical biases while generalizing to unseen ones. Compared to the state-of-the-art BMBI method, Open-DeBias improves QA accuracy on BBQ dataset by nearly $48\%$ on ambiguous subsets and $6\%$ on disambiguated ones, using adapters fine-tuned on just a small fraction of the training data. Remarkably, the same adapters, in a zero-shot transfer to Korean BBQ, achieve $84\%$ accuracy, demonstrating robust language-agnostic generalization. Through extensive evaluation, we also validate the effectiveness of Open-DeBias across a broad range of NLP tasks, including StereoSet and CrowS-Pairs, highlighting its robustness, multilingual strength, and suitability for general-purpose, open-domain bias mitigation. The project page is available at: https://sites.google.com/view/open-debias25