Understanding and Mitigating the Bias Inheritance in LLM-based Data Augmentation on Downstream Tasks

📄 arXiv: 2502.04419v2 📥 PDF

作者: Miaomiao Li, Hao Chen, Yang Wang, Tingyuan Zhu, Weijia Zhang, Kaijie Zhu, Kam-Fai Wong, Jindong Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-06 (更新: 2025-02-10)

备注: Technical report; 31 pages

💡 一句话要点

研究并缓解基于LLM的数据增强在下游任务中的偏差继承问题

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

关键词: 大型语言模型 数据增强 偏差继承 公平性 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有方法利用LLM生成合成数据增强模型性能，但LLM固有的偏差会导致下游任务中出现偏差继承问题。
  2. 论文通过分析偏差继承的影响因素，提出了token、mask和loss三种缓解策略，旨在降低LLM偏差对下游任务的影响。
  3. 实验结果表明，偏差继承对分类和生成任务的影响不同，提出的缓解策略在不同任务和偏差上的效果也存在差异。

📝 摘要（中文）

本文系统性地研究、分析和缓解了基于大型语言模型（LLM）的数据增强在下游任务中产生的偏差继承问题。LLM在生成合成数据时，会传播和放大其训练数据中固有的偏差，从而显著影响模型的公平性和鲁棒性。通过在10个分类和生成任务上进行实验，研究了6种不同类型的偏差在不同增强数据比例下的表现。结果表明，偏差继承对分类和生成任务的影响不同。分析揭示了价值、群体数据和数据分布的错位是关键因素。基于此，提出了基于token、mask和loss的三种缓解策略。实验表明，这些策略在不同任务和偏差上的效果不同，表明完全缓解偏差继承仍然面临挑战。希望这项工作能为LLM数据增强的研究提供有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在数据增强过程中引入的偏差继承问题。现有方法直接使用LLM生成的数据进行下游任务训练，忽略了LLM本身存在的偏差，导致模型在下游任务中表现出不公平或不鲁棒的特性。这种偏差继承会降低模型在实际应用中的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是首先理解和分析偏差继承的根本原因，然后针对这些原因设计相应的缓解策略。通过识别价值、群体数据和数据分布的错位，有针对性地干预LLM生成数据的过程，从而减少偏差的传播。

技术框架：论文的研究框架主要包含三个阶段：1) 偏差继承的分析阶段，通过实验评估不同类型的偏差在不同任务上的影响；2) 偏差来源的识别阶段，分析导致偏差继承的关键因素；3) 偏差缓解策略的设计和验证阶段，提出并评估token-based、mask-based和loss-based三种缓解策略。

关键创新：论文的关键创新在于首次系统性地研究了LLM数据增强中的偏差继承问题，并提出了相应的缓解策略。与现有方法不同，该研究不仅关注数据增强本身，更关注LLM偏差对下游任务的影响，并尝试从根本上解决偏差传播的问题。

关键设计：论文提出了三种缓解策略：1) Token-based方法，通过控制生成token的概率分布来减少偏差；2) Mask-based方法，通过屏蔽或修改LLM生成数据中的敏感信息来降低偏差；3) Loss-based方法，通过修改损失函数来惩罚模型对偏差数据的过度拟合。具体的参数设置和损失函数选择取决于具体的任务和偏差类型，需要根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在10个分类和生成任务上的实验，详细分析了6种不同类型的偏差在不同增强数据比例下的表现。实验结果表明，偏差继承对分类和生成任务的影响存在差异，并且提出的三种缓解策略在不同任务和偏差上的效果也不同。这些实验结果为进一步研究偏差继承问题提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用LLM进行数据增强的场景，例如自然语言处理、计算机视觉等。通过缓解偏差继承问题，可以提高模型在公平性、鲁棒性和可靠性方面的表现，从而更好地服务于社会，避免因模型偏差带来的负面影响。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的模型和任务中。

📄 摘要（原文）

Generating synthetic datasets via large language models (LLMs) themselves has emerged as a promising approach to improve LLM performance. However, LLMs inherently reflect biases present in their training data, leading to a critical challenge: when these models generate synthetic data for training, they may propagate and amplify their inherent biases that can significantly impact model fairness and robustness on downstream tasks--a phenomenon we term bias inheritance. This work presents the first systematic investigation in understanding, analyzing, and mitigating bias inheritance. We study this problem by fine-tuning LLMs with a combined dataset consisting of original and LLM-augmented data, where bias ratio represents the proportion of augmented data. Through systematic experiments across 10 classification and generation tasks, we analyze how 6 different types of biases manifest at varying bias ratios. Our results reveal that bias inheritance has nuanced effects on downstream tasks, influencing both classification tasks and generation tasks differently. Then, our analysis identifies three key misalignment factors: misalignment of values, group data, and data distributions. Based on these insights, we propose three mitigation strategies: token-based, mask-based, and loss-based approaches. Experiments demonstrate that these strategies also work differently on various tasks and bias, indicating the substantial challenges to fully mitigate bias inheritance. We hope this work can provide valuable insights to the research of LLM data augmentation.