Taxonomy-based CheckList for Large Language Model Evaluation

📄 arXiv: 2402.10899v1 📥 PDF

作者: Damin Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

提出基于分类的CheckList方法，用于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 性别偏见 CheckList 问答系统

📋 核心要点

  1. 大型语言模型可能存在刻板印象，影响输出公平性，现有方法缺乏有效的人工知识干预。
  2. 提出基于CheckList的问答任务，通过引入人类知识来探测和量化语言模型中的不道德行为。
  3. 实验结果表明，Transformer QA模型偏见倾向与一致性正相关，而LLM则表现出相反的关系。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）被广泛应用于各种下游任务，其内部固有的刻板印象可能会影响输出的公平性。本文将人类知识引入到自然语言干预中，研究预训练语言模型（LMs）在性别偏见背景下的行为。受到CheckList行为测试的启发，我们提出了一种checklist风格的任务，旨在通过问答（QA）来探测和量化LMs的不道德行为。我们设计了三个对比研究，从一致性、偏见倾向、模型偏好和性别偏好转换四个方面评估LMs。我们探究了一个在SQuAD-v2数据集上训练的基于Transformer的QA模型和一个自回归大型语言模型。结果表明，基于Transformer的QA模型的偏见倾向与其一致性呈正相关，而LLM则表现出相反的关系。我们提出的任务提供了第一个包含人类知识的LLM偏见评估数据集。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的偏见问题，特别是性别偏见。现有方法在评估LLMs的偏见时，缺乏有效的人工知识干预，难以准确量化模型的不道德行为。这些偏见可能导致模型在下游任务中产生不公平或歧视性的结果。

核心思路：论文的核心思路是借鉴软件测试中的CheckList方法，设计一系列基于人类知识的问答测试用例，系统性地探测和量化LLMs在特定偏见方面的表现。通过分析模型在这些测试用例上的回答，可以评估模型的一致性、偏见倾向、模型偏好和性别偏好转换等指标。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段： 1. 任务设计：设计checklist风格的问答任务，每个任务都围绕特定的性别偏见场景展开。 2. 数据构建：构建包含人类知识的问答数据集，用于评估LLMs的偏见。 3. 模型评估：使用构建的数据集评估不同的LLMs，包括基于Transformer的QA模型和自回归LLM。 4. 结果分析：分析模型在不同指标上的表现，例如一致性、偏见倾向等，从而评估模型的偏见程度。

关键创新：该论文的关键创新在于： 1. 引入人类知识：将人类知识融入到自然语言干预中，更有效地探测和量化LLMs的偏见。 2. CheckList风格的任务设计：借鉴软件测试中的CheckList方法，系统性地评估LLMs的偏见。 3. 首个包含人类知识的LLM偏见评估数据集：为LLM偏见评估提供了一个新的资源。

关键设计：论文的关键设计包括： 1. 问答任务的设计：设计了多种类型的问答任务，例如判断题、选择题等，以覆盖不同的偏见场景。 2. 评估指标的选择：选择了多个评估指标，例如一致性、偏见倾向等，以全面评估LLMs的偏见。 3. 对比实验的设计：设计了多个对比实验，例如不同模型的比较、不同性别偏好转换的比较等，以深入分析LLMs的偏见。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于Transformer的QA模型的偏见倾向与其一致性呈正相关，而LLM则表现出相反的关系。这表明不同类型的模型在偏见方面可能存在不同的行为模式。此外，该研究提出的数据集和评估方法为LLM偏见评估提供了一个新的基准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型中的偏见问题，确保模型在各种下游任务中输出公平、公正的结果。这对于构建可信赖的人工智能系统至关重要，尤其是在涉及敏感领域（如招聘、信贷评估等）的应用中。未来的研究可以扩展到其他类型的偏见（如种族、宗教等），并开发更有效的偏见缓解技术。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) have been used in many downstream tasks, the internal stereotypical representation may affect the fairness of the outputs. In this work, we introduce human knowledge into natural language interventions and study pre-trained language models' (LMs) behaviors within the context of gender bias. Inspired by CheckList behavioral testing, we present a checklist-style task that aims to probe and quantify LMs' unethical behaviors through question-answering (QA). We design three comparison studies to evaluate LMs from four aspects: consistency, biased tendency, model preference, and gender preference switch. We probe one transformer-based QA model trained on SQuAD-v2 dataset and one autoregressive large language model. Our results indicate that transformer-based QA model's biased tendency positively correlates with its consistency, whereas LLM shows the opposite relation. Our proposed task provides the first dataset that involves human knowledge for LLM bias evaluation.