Improving LLM Group Fairness on Tabular Data via In-Context Learning
作者: Valeriia Cherepanova, Chia-Jung Lee, Nil-Jana Akpinar, Riccardo Fogliato, Martin Andres Bertran, Michael Kearns, James Zou
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-12-05
💡 一句话要点
通过上下文学习提升LLM在表格数据上的群体公平性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 群体公平性 大型语言模型 表格数据 上下文学习 提示工程
📋 核心要点
- 现有LLM在表格数据预测中存在群体公平性问题，传统自然语言处理的去偏见方法难以直接应用。
- 论文探索了四种方法，包括公平提示优化、软提示调整、策略性少样本选择和思维链自我完善，以提升LLM的群体公平性。
- 实验结果表明，这些方法在多个表格数据集上，能够有效提升人口统计均等性，同时保持较高的整体性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)已被证明在低数据量的表格预测任务中有效，这得益于它们内部的知识以及从指令和示例中学习的能力。然而，LLM可能无法生成满足群体公平性的预测，即在不同群体中产生公平的结果。至关重要的是，传统的自然语言任务去偏见方法不能直接转化为缓解表格设置中的群体不公平性。在这项工作中，我们系统地研究了四种经验方法，以提高LLM在表格数据集上预测的群体公平性，包括公平提示优化、软提示调整、少样本示例的策略性选择以及通过思维链推理进行自我完善的预测。通过在使用开源和专有LLM的四个表格数据集上的实验，我们展示了这些方法在提高人口统计均等性的同时保持高整体性能的有效性。我们的分析为从业者在根据其特定需求和约束选择最合适的方法时提供了可操作的见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM在表格数据预测任务中存在的群体公平性问题。现有的自然语言处理去偏见方法无法直接应用于表格数据，导致LLM在不同人群组上的预测结果存在偏差，例如在贷款审批、医疗诊断等场景中可能对特定人群造成不公平待遇。
核心思路：论文的核心思路是通过上下文学习，即利用LLM从少量示例中学习的能力，来引导LLM生成更公平的预测结果。具体而言，通过优化提示、调整软提示、策略性选择少样本示例以及利用思维链推理，来影响LLM的预测过程，从而减少群体间的偏差。
技术框架：论文没有提出一个全新的技术框架，而是探索了四种不同的方法来提升LLM的群体公平性： 1. 公平提示优化：设计更公平的提示语，引导LLM关注公平性指标。 2. 软提示调整：通过可学习的软提示，调整LLM的内部表示，以减少偏差。 3. 策略性少样本选择：选择具有代表性的少样本示例，以平衡不同人群组的预测结果。 4. 思维链自我完善：利用思维链推理，让LLM逐步思考并修正预测结果，从而减少偏差。
关键创新：论文的关键创新在于将上下文学习应用于表格数据的群体公平性问题，并系统地研究了多种方法来提升LLM的公平性。与传统的自然语言处理去偏见方法不同，论文的方法更侧重于利用LLM自身的学习能力，通过引导和调整LLM的预测过程来减少偏差。
关键设计：论文的关键设计在于如何针对每种方法设计有效的策略。例如，在公平提示优化中，需要设计能够明确引导LLM关注公平性指标的提示语；在策略性少样本选择中，需要设计选择算法，以选择能够平衡不同人群组预测结果的示例。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于所使用的LLM和数据集。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在四个表格数据集上使用开源和专有LLM进行实验，证明了所提出的四种方法在提高人口统计均等性方面的有效性。实验结果表明，这些方法能够在保持高整体性能的同时，显著减少群体间的预测偏差，为实际应用提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要公平预测的表格数据场景，例如贷款审批、招聘筛选、医疗诊断、教育评估等。通过提升LLM的群体公平性，可以减少算法歧视，提高决策的公正性和透明度，从而促进社会公平。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have been shown to be effective on tabular prediction tasks in the low-data regime, leveraging their internal knowledge and ability to learn from instructions and examples. However, LLMs can fail to generate predictions that satisfy group fairness, that is, produce equitable outcomes across groups. Critically, conventional debiasing approaches for natural language tasks do not directly translate to mitigating group unfairness in tabular settings. In this work, we systematically investigate four empirical approaches to improve group fairness of LLM predictions on tabular datasets, including fair prompt optimization, soft prompt tuning, strategic selection of few-shot examples, and self-refining predictions via chain-of-thought reasoning. Through experiments on four tabular datasets using both open-source and proprietary LLMs, we show the effectiveness of these methods in enhancing demographic parity while maintaining high overall performance. Our analysis provides actionable insights for practitioners in selecting the most suitable approach based on their specific requirements and constraints.