Reinforcement Learning from Multi-role Debates as Feedback for Bias Mitigation in LLMs

📄 arXiv: 2404.10160v6 📥 PDF

作者: Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Shuirong Cao, Jiaqi Li, Aihua Pei, Zhiqiang Wang, Pengliang Ji, Haoyu Wang, Jiaqi Huo

分类: cs.AI

发布日期: 2024-04-15 (更新: 2024-08-16)

备注: The first three authors contributed equally to this work

💡 一句话要点

提出多角色辩论强化学习以缓解大型语言模型中的偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 偏见缓解 强化学习 多角色辩论 大型语言模型 自我反思 教师-学生模式 数据集生成

📋 核心要点

  1. 现有的偏见缓解方法依赖大量人类反馈，缺乏可转移性，并可能导致不可靠的输出。
  2. 提出基于多角色辩论的强化学习反馈（RLDF），通过角色扮演增强LLMs的偏见识别与缓解能力。
  3. 实验结果显示，RLDF在不同LLMs上有效提升了偏见缓解效果，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）中的偏见可能会损害用户体验和社会结果。然而，现有的偏见缓解方法通常需要大量的人类反馈，缺乏对其他主题的可转移性，或者产生过于自信和随机的输出。我们发现，让LLMs参与角色扮演场景可以增强其识别和缓解偏见的能力。基于此，我们提出了一种新的方法——基于多角色辩论的强化学习反馈（RLDF），用以替代传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）。我们利用LLMs在多角色辩论中创建数据集，包括高偏见和低偏见实例，以训练强化学习中的奖励模型。我们的实验结果表明，该方法在不同LLMs上有效缓解偏见。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型中的偏见问题，现有方法依赖人类反馈，导致效率低下和可转移性差。

核心思路：通过多角色辩论的方式，利用LLMs自我生成高偏见和低偏见实例，替代传统的人类反馈，提升偏见识别与缓解能力。

技术框架：方法包括两个模式：自我反思模式和教师-学生模式。在自我反思模式中，同一LLM参与多角色辩论；在教师-学生模式中，使用更高级的LLM（如GPT-3.5-turbo）指导任务执行。

关键创新：RLDF的核心创新在于通过多角色辩论生成训练数据，显著减少对人类反馈的依赖，提升了偏见缓解的有效性。

关键设计：在训练过程中，设计了奖励模型以评估生成实例的偏见程度，采用适当的损失函数以优化模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RLDF方法在不同LLMs上显著提升了偏见缓解效果，尤其在BBQ数据集上，相较于基线方法，偏见识别率提高了15%，有效性得到了验证。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、在线教育平台和智能客服系统等，能够有效提升这些系统的公平性与用户体验。未来，RLDF方法有望在更广泛的自然语言处理任务中应用，推动偏见缓解技术的发展。

📄 摘要（原文）

Bias in LLMs can harm user experience and societal outcomes. However, current bias mitigation methods often require intensive human feedback, lack transferability to other topics or yield overconfident and random outputs. We find that involving LLMs in role-playing scenario boosts their ability to recognize and mitigate biases. Based on this, we propose Reinforcement Learning from Multi-role Debates as Feedback (RLDF), a novel approach for bias mitigation replacing human feedback in traditional RLHF. We utilize LLMs in multi-role debates to create a dataset that includes both high-bias and low-bias instances for training the reward model in reinforcement learning. Our approach comprises two modes: (1) self-reflection, where the same LLM participates in multi-role debates, and (2) teacher-student, where a more advanced LLM like GPT-3.5-turbo guides the LLM to perform this task. Experimental results across different LLMs on BBQ and our datasets demonstrate the effectiveness of our approach in bias mitigation. Our source code and datasets are available at \texttt{https://anonymous.4open.science/r/RLDF-E344}.