LangBiTe: A Platform for Testing Bias in Large Language Models

📄 arXiv: 2404.18558v2 📥 PDF

作者: Sergio Morales, Robert Clarisó, Jordi Cabot

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-04-29 (更新: 2025-07-22)

DOI: 10.1016/j.softx.2025.102248

💡 一句话要点

提出LangBiTe以系统评估大型语言模型中的偏见问题

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

关键词: 大型语言模型 偏见评估 自动化测试 伦理要求 软件开发

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大型语言模型在训练过程中可能吸收了来自互联网的偏见，导致其在实际应用中表现出有害的行为。
  2. 方法要点：LangBiTe平台允许用户定制测试场景，并根据伦理要求自动生成和执行测试用例，以评估模型的偏见。
  3. 实验或效果：通过LangBiTe，用户能够获得LLM的偏见评估，并实现伦理要求与测试结果之间的可追溯性，提升了模型的透明度。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在各种软件应用中的集成，关于其潜在偏见的担忧日益增加。这些模型通常在大量从论坛、网站、社交媒体等互联网来源抓取的数据上进行训练，可能会将有害和歧视性行为植入模型中。为了解决这一问题，本文提出了LangBiTe，一个测试平台，用于系统性评估LLM中的偏见。LangBiTe使开发团队能够定制测试场景，并根据用户定义的伦理要求自动生成和执行测试用例。每个测试由输入到LLM的提示和相应的测试预言组成，后者审查LLM的响应以识别偏见。LangBiTe为用户提供LLM的偏见评估，并实现初始伦理要求与获得的见解之间的端到端可追溯性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型中潜在偏见的问题。现有方法缺乏系统性评估工具，难以识别和量化模型中的偏见。

核心思路：LangBiTe的核心思路是通过定制化的测试场景和自动化的测试用例生成，系统地评估LLM的偏见。该平台使开发团队能够根据伦理要求进行针对性的测试。

技术框架：LangBiTe的整体架构包括用户界面、测试用例生成模块、测试执行模块和结果分析模块。用户可以在界面上定义伦理要求，系统自动生成测试用例并执行。

关键创新：LangBiTe的主要创新在于其自动化测试用例生成和执行能力，能够实现对LLM偏见的系统性评估，这在现有方法中尚属首次。

关键设计：关键设计包括用户定义的伦理要求的灵活性、测试预言的设计，以及对LLM响应的审查机制，确保评估的全面性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LangBiTe在实验中展示了其有效性，能够自动生成和执行测试用例，显著提高了偏见识别的效率。与传统方法相比，LangBiTe在偏见评估的准确性和可追溯性方面有了显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

LangBiTe的潜在应用领域包括软件开发、人工智能伦理审查和模型优化等。通过提供系统的偏见评估，开发团队可以更好地理解和改进其模型，确保其在实际应用中的公平性和安全性。未来，LangBiTe有望成为评估和优化大型语言模型的重要工具，推动AI技术的负责任使用。

📄 摘要（原文）

The integration of Large Language Models (LLMs) into various software applications raises concerns about their potential biases. Typically, those models are trained on a vast amount of data scrapped from forums, websites, social media and other internet sources, which may instill harmful and discriminating behavior into the model. To address this issue, we present LangBiTe, a testing platform to systematically assess the presence of biases within an LLM. LangBiTe enables development teams to tailor their test scenarios, and automatically generate and execute the test cases according to a set of user-defined ethical requirements. Each test consists of a prompt fed into the LLM and a corresponding test oracle that scrutinizes the LLM's response for the identification of biases. LangBite provides users with the bias evaluation of LLMs, and end-to-end traceability between the initial ethical requirements and the insights obtained.