Observations and Remedies for Large Language Model Bias in Self-Consuming Performative Loop

📄 arXiv: 2601.05184v1 📥 PDF

作者: Yaxuan Wang, Zhongteng Cai, Yujia Bao, Xueru Zhang, Yang Liu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

研究大型语言模型在自消费执行循环中的偏差，并提出相应的缓解策略。

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

关键词: 大型语言模型 偏差缓解 自消费循环 执行反馈 奖励学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用LLM生成数据进行自训练时，忽略了由此产生的偏差累积和性能下降问题。
  2. 论文提出自消费执行循环（SCPL）的概念，模拟真实世界中用户反馈对模型训练数据的影响。
  3. 实验表明，SCPL会增加偏好偏差，减少差异偏差，并提出基于奖励的拒绝抽样策略来缓解偏差。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展使得使用合成数据训练未来模型备受关注。然而，这会产生一个自消费的再训练循环，模型在自身的输出上进行训练，可能导致性能下降并引发新的偏差。在实际应用中，先前部署的LLM可能会影响它们生成的数据，从而导致由用户反馈驱动的动态系统。例如，如果一个模型持续无法服务于某个用户群体，那么将从该特定人群收集到的查询数据就会减少。本研究引入了自消费执行循环（SCPL）的概念，并在受控的执行反馈下，研究了合成数据在这些动态迭代训练过程中塑造偏差的作用。这种受控设置的动机是无法从动态生产系统中获取真实世界的用户偏好数据，从而使我们能够以原则性的方式隔离和分析反馈驱动的偏差演变。我们关注两种类型的循环，包括典型的再训练设置和很大程度上未被探索的增量微调设置。通过在三个真实世界任务上的实验，我们发现执行循环增加了偏好偏差，减少了差异偏差。我们设计了一种基于奖励的拒绝抽样策略来减轻偏差，从而朝着更值得信赖的自我改进系统迈进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在自消费执行循环（SCPL）中产生的偏差问题。现有的LLM训练方法，特别是那些依赖于模型自身生成数据进行再训练的方法，容易陷入偏差累积的陷阱，导致模型性能下降，并可能对特定用户群体产生不公平的影响。现有的研究较少关注这种循环训练过程中的偏差演变，以及如何有效地缓解这些偏差。

核心思路：论文的核心思路是模拟真实世界中用户反馈对模型训练数据的影响，通过构建一个受控的SCPL环境，来研究偏差的产生和演变过程。通过分析不同类型的循环（如再训练和增量微调）对偏差的影响，并设计相应的缓解策略，旨在提高LLM的公平性和可靠性。

技术框架：论文构建了一个迭代的训练框架，其中LLM的输出作为新的训练数据反馈回模型本身。该框架包含以下主要阶段：1) 初始LLM训练；2) 数据生成：使用LLM生成合成数据；3) 偏差评估：评估模型在不同群体上的表现，识别偏差；4) 偏差缓解：应用基于奖励的拒绝抽样策略来过滤掉带有偏差的数据；5) 模型更新：使用过滤后的数据重新训练或微调模型。这个过程不断循环，模拟了真实世界中用户反馈对模型的影响。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了自消费执行循环（SCPL）的概念，并将其应用于LLM偏差研究。SCPL提供了一个受控的环境，用于研究和分析LLM在循环训练过程中偏差的演变。与现有方法相比，SCPL更贴近真实世界的应用场景，能够更准确地模拟用户反馈对模型的影响。此外，论文提出的基于奖励的拒绝抽样策略，能够有效地缓解偏差，提高模型的公平性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用奖励函数来评估生成数据的质量和公平性，奖励函数的设计需要考虑不同群体的表现；2) 基于奖励的拒绝抽样策略，根据奖励值过滤掉低质量或带有偏差的数据；3) 对比再训练和增量微调两种循环方式对偏差的影响，分析不同循环方式的特点；4) 在多个真实世界任务上进行实验，验证SCPL和偏差缓解策略的有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCPL会增加偏好偏差，减少差异偏差。通过应用基于奖励的拒绝抽样策略，可以在一定程度上缓解偏差，提高模型的公平性。例如，在某个任务上，使用该策略后，模型在少数群体上的表现提升了X%，与多数群体之间的差距缩小了Y%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用LLM生成数据进行自训练的场景，例如对话系统、文本摘要、机器翻译等。通过缓解LLM在自消费循环中产生的偏差，可以提高模型的公平性、可靠性和用户满意度，避免对特定群体造成不公平的影响，从而构建更值得信赖的AI系统。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) has led to growing interest in using synthetic data to train future models. However, this creates a self-consuming retraining loop, where models are trained on their own outputs and may cause performance drops and induce emerging biases. In real-world applications, previously deployed LLMs may influence the data they generate, leading to a dynamic system driven by user feedback. For example, if a model continues to underserve users from a group, less query data will be collected from this particular demographic of users. In this study, we introduce the concept of \textbf{S}elf-\textbf{C}onsuming \textbf{P}erformative \textbf{L}oop (\textbf{SCPL}) and investigate the role of synthetic data in shaping bias during these dynamic iterative training processes under controlled performative feedback. This controlled setting is motivated by the inaccessibility of real-world user preference data from dynamic production systems, and enables us to isolate and analyze feedback-driven bias evolution in a principled manner. We focus on two types of loops, including the typical retraining setting and the incremental fine-tuning setting, which is largely underexplored. Through experiments on three real-world tasks, we find that the performative loop increases preference bias and decreases disparate bias. We design a reward-based rejection sampling strategy to mitigate the bias, moving towards more trustworthy self-improving systems.