Fair In-Context Learning via Latent Concept Variables
作者: Karuna Bhaila, Minh-Hao Van, Kennedy Edemacu, Chen Zhao, Feng Chen, Xintao Wu
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-11-04 (更新: 2025-11-14)
备注: IEEE BigData 2025
💡 一句话要点
提出基于隐概念变量的公平ICL方法，缓解LLM在表格数据预测中的偏见。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文学习 公平性 隐概念变量 表格数据 大型语言模型 数据增强 演示选择
📋 核心要点
- 大型语言模型在表格数据上的上下文学习存在偏见，可能导致不公平的预测结果。
- 利用隐概念变量进行演示选择，旨在降低预测结果与敏感变量的相关性，提升公平性。
- 通过数据增强和内部LLM学习隐概念，并泛化到外部LLM，实验验证了该方法在公平性上的提升。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)新兴的上下文学习(ICL)能力促使它们被用于各种领域中不同数据类型的预测任务，包括通过序列化方法处理表格数据。然而，随着LLM在高风险领域的应用日益增多，它们已被证明会从预训练数据中继承社会偏见和歧视。本文研究了LLM在使用表格数据进行上下文学习时存在的内在偏见。我们专注于一种最优的演示选择方法，该方法利用潜在概念变量来实现资源高效的任务适应。我们设计了数据增强策略，以减少预测结果和敏感变量之间的相关性，从而有助于在潜在概念学习期间促进公平性。我们利用学习到的概念来选择演示并获得公平的预测。潜在概念变量使用较小的内部LLM学习，并推广到较大的外部LLM。我们通过实验验证，与多种启发式演示选择方法相比，公平潜在变量方法提高了表格数据集上的公平性结果。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在表格数据上进行上下文学习时，会受到预训练数据中存在的偏见影响，导致预测结果对某些敏感属性（如性别、种族等）存在歧视。现有的演示选择方法通常是启发式的，无法有效地消除这种偏见，导致模型在公平性指标上表现不佳。因此，需要一种更有效的方法来选择演示，以减少预测结果与敏感变量之间的相关性，从而提高模型的公平性。
核心思路：本文的核心思路是利用隐概念变量来表示表格数据中的关键特征，并基于这些隐概念变量来选择演示。通过学习到的隐概念，可以更好地理解数据之间的关系，并选择与目标任务更相关的演示，从而减少偏见的影响。此外，通过数据增强策略，可以进一步降低预测结果与敏感变量之间的相关性，提高模型的公平性。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 使用较小的内部LLM学习隐概念变量；2) 设计数据增强策略，减少预测结果和敏感变量之间的相关性；3) 基于学习到的隐概念变量选择演示；4) 使用较大的外部LLM进行预测。整个框架旨在通过学习和利用隐概念变量，以及数据增强策略，来提高模型在表格数据上的公平性。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 利用隐概念变量来表示表格数据中的关键特征，从而更好地理解数据之间的关系；2) 设计了数据增强策略，以减少预测结果与敏感变量之间的相关性；3) 将隐概念学习和演示选择相结合，从而更有效地消除偏见的影响。与现有方法相比，该方法能够更有效地提高模型在表格数据上的公平性。
关键设计：在隐概念学习阶段，使用较小的内部LLM（例如，一个较小的Transformer模型）来学习隐概念变量。数据增强策略包括对敏感变量进行扰动，以及生成新的数据样本，以减少预测结果与敏感变量之间的相关性。在演示选择阶段，使用学习到的隐概念变量来计算演示之间的相似度，并选择与目标任务最相关的演示。损失函数包括预测损失和公平性损失，其中公平性损失用于惩罚预测结果与敏感变量之间的相关性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与多种启发式演示选择方法相比，该方法在多个表格数据集上显著提高了公平性指标，同时保持了较高的预测准确率。具体提升幅度未知，但论文强调了其在公平性方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于金融风控、医疗诊断、教育评估等多个高风险领域，在这些领域中，算法的公平性至关重要。通过降低LLM在表格数据预测中的偏见，可以避免对特定人群的歧视，提升决策的公正性和透明度，从而促进社会公平。
📄 摘要（原文）
The emerging in-context learning (ICL) ability of large language models (LLMs) has prompted their use for predictive tasks in various domains with different data types, including tabular data, facilitated by serialization methods. However, with increasing applications in high-stakes domains, it has been shown that LLMs can inherit social bias and discrimination from their pre-training data. In this work, we investigate inherent bias in LLMs during in-context learning with tabular data. We focus on an optimal demonstration selection approach that utilizes latent concept variables for resource-efficient task adaptation. We design data augmentation strategies that reduce the correlation between predictive outcomes and sensitive variables, helping promote fairness during latent concept learning. We utilize the learned concept to select demonstrations and obtain fair predictions. The latent concept variables are learned using a smaller internal LLM and generalized to larger external LLMs. We empirically verify that the fair latent variable approach improves fairness results on tabular datasets compared to multiple heuristic demonstration selection methods.