Mitigating Biases for Instruction-following Language Models via Bias Neurons Elimination

📄 arXiv: 2311.09627v2 📥 PDF

作者: Nakyeong Yang, Taegwan Kang, Jungkyu Choi, Honglak Lee, Kyomin Jung

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-06-05)

备注: accepted to ACL 2024

💡 一句话要点

提出CRISPR方法以消除指令跟随语言模型的偏见神经元

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

关键词: 语言模型 偏见消除 可解释性 神经网络 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 指令跟随语言模型在实际应用中常常表现出不良偏见，现有方法难以有效缓解这些偏见。
  2. 本文提出的CRISPR方法通过识别和消除偏见神经元，提供了一种新的偏见缓解策略，具有实用性和有效性。
  3. 实验结果显示，CRISPR在多种指令和数据集上均能有效减轻偏见，同时保持模型性能，展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

指令跟随语言模型常常表现出不良偏见，这些偏见在实际使用中可能会加剧。为了解决这一问题，本文首先定义了偏见神经元，并通过实验证明其存在。接着，提出了一种新颖且实用的偏见缓解方法CRISPR，该方法能够自动识别偏见输出，并利用可解释性方法将影响偏见输出的神经元分类为偏见神经元。实验结果表明，该方法在零-shot指令跟随设置下有效缓解偏见，同时保持模型的任务性能和现有知识的完整性。实验还显示该方法在不同指令和数据集下具有良好的泛化能力，令人惊讶的是，仅需消除少量神经元（至少三个）即可减轻语言模型的偏见。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决指令跟随语言模型中存在的偏见问题，现有方法未能有效识别和消除影响偏见输出的神经元，导致模型在实际应用中产生不良偏见。

核心思路：CRISPR方法通过可解释性技术自动识别偏见输出，并将影响这些输出的神经元标记为偏见神经元，从而实现针对性的消除。

技术框架：该方法的整体流程包括偏见输出的检测、偏见神经元的识别与分类，以及通过消除这些神经元来缓解模型偏见。主要模块包括可解释性分析模块和偏见神经元消除模块。

关键创新：CRISPR的主要创新在于其能够通过消除少量神经元（至少三个）来显著减轻偏见，这与传统方法需要大规模调整模型参数的方式形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，CRISPR采用了特定的损失函数来优化偏见神经元的识别过程，并设计了高效的网络结构以确保在消除偏见的同时保持模型的任务性能。实验中还使用了多种数据集以验证方法的有效性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CRISPR方法在零-shot指令跟随设置下有效减轻偏见，且在多个数据集上均表现出良好的鲁棒性。与基线模型相比，该方法在保持任务性能的同时，偏见水平显著降低，展示了至少三倍的偏见消除效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等，能够有效提升这些系统在多样化指令下的表现，减少偏见带来的负面影响。未来，该方法可能在更广泛的AI应用中推广，促进公平性和透明度的提升。

📄 摘要（原文）

Instruction-following language models often show undesirable biases. These undesirable biases may be accelerated in the real-world usage of language models, where a wide range of instructions is used through zero-shot example prompting. To solve this problem, we first define the bias neuron, which significantly affects biased outputs, and prove its existence empirically. Furthermore, we propose a novel and practical bias mitigation method, CRISPR, to eliminate bias neurons of language models in instruction-following settings. CRISPR automatically determines biased outputs and categorizes neurons that affect the biased outputs as bias neurons using an explainability method. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method in mitigating biases under zero-shot instruction-following settings without losing the model's task performance and existing knowledge. The experimental results reveal the generalizability of our method as it shows robustness under various instructions and datasets. Surprisingly, our method can mitigate the bias in language models by eliminating only a few neurons (at least three).