Large Language Model (LLM) Bias Index -- LLMBI

📄 arXiv: 2312.14769v3 📥 PDF

作者: Abiodun Finbarrs Oketunji, Muhammad Anas, Deepthi Saina

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2023-12-22 (更新: 2023-12-29)

DOI: 10.13140/RG.2.2.13670.80966

💡 一句话要点

提出LLMBI，用于量化和解决大型语言模型中存在的偏见问题。

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

关键词: 大型语言模型 偏见检测 公平性 可解释性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型（LLM）在各个领域应用广泛，但其固有的偏见可能导致不公平或不准确的输出，需要有效量化和缓解。
  2. LLMBI通过综合评分系统，整合年龄、性别、种族等多个偏见维度，并结合数据集多样性和情感偏见校正，系统性地测量LLM的偏见。
  3. 实验分析表明，LLM在文本生成方面表现出色，但存在不同程度的偏见。LLMBI为比较不同模型和随时间变化的偏见提供了一种可量化的方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型偏见指数（LLMBI）是一种开创性的方法，旨在量化和解决大型语言模型（LLM）中固有的偏见，例如GPT-4。我们认识到LLM在各个领域的日益普及和影响。本研究引入了一种新的指标LLMBI，以系统地测量和减轻可能扭曲模型响应的偏见。我们使用包含多个偏见维度（包括但不限于年龄、性别和种族偏见）的综合评分系统来制定LLMBI。为了实施该指标，我们参与了一个多步骤过程，包括收集和注释LLM响应，应用复杂的自然语言处理（NLP）技术进行偏见检测，以及通过专门设计的数学公式计算LLMBI分数。该公式整合了各种偏见维度的加权平均值、数据集多样性缺陷的惩罚以及情感偏见的校正。我们使用来自OpenAI API的响应进行的实证分析，采用先进的情感分析作为偏见检测的代表性方法。研究表明，LLM在文本生成方面表现出令人印象深刻的能力，但在不同维度上表现出不同程度的偏见。LLMBI提供了一种可量化的方法来比较模型之间和随时间的偏见，为系统工程师、研究人员和监管机构提供了一个重要的工具，以提高LLM的公平性和可靠性。它突出了LLM在模仿公正的人类式反应方面的潜力。此外，它强调了持续监控和重新校准此类模型以符合不断变化的社会规范和道德标准的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中存在的偏见问题。现有方法缺乏系统性的量化指标，难以有效评估和比较不同LLM的偏见程度，也难以指导LLM的偏见缓解。这些偏见可能导致不公平或不准确的输出，影响LLM在各个领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的偏见指数LLMBI，通过量化LLM在多个维度上的偏见程度，为LLM的公平性和可靠性评估提供依据。LLMBI的设计考虑了不同偏见维度的重要性，并引入了数据集多样性和情感偏见校正，以提高评估的准确性和全面性。

技术框架：LLMBI的计算流程包括以下几个主要步骤：1) 收集LLM的响应数据；2) 对响应数据进行标注，识别不同类型的偏见；3) 应用自然语言处理（NLP）技术进行偏见检测，例如情感分析；4) 使用专门设计的数学公式计算LLMBI分数。该公式整合了各种偏见维度的加权平均值、数据集多样性缺陷的惩罚以及情感偏见的校正。

关键创新：LLMBI的关键创新在于其综合性和可量化性。它不仅考虑了常见的年龄、性别和种族偏见，还引入了数据集多样性和情感偏见校正，从而更全面地评估LLM的偏见程度。此外，LLMBI提供了一个可量化的分数，方便比较不同LLM的偏见程度，并跟踪LLM偏见随时间的变化。

关键设计：LLMBI的数学公式是其关键设计之一。该公式通过加权平均的方式整合不同偏见维度的影响，并使用惩罚项来考虑数据集多样性不足的影响。情感偏见校正旨在消除情感倾向对偏见评估的影响。具体的权重和惩罚系数需要根据实际应用场景进行调整和优化。情感分析方法用于检测LLM响应中的情感倾向。

📊 实验亮点

研究通过对OpenAI API的响应进行实证分析，揭示了LLM在文本生成方面表现出令人印象深刻的能力，但在不同维度上表现出不同程度的偏见。LLMBI提供了一种可量化的方法来比较模型之间和随时间的偏见，为提高LLM的公平性和可靠性提供了重要工具。

🎯 应用场景

LLMBI可应用于LLM的开发、评估和监管。开发者可以使用LLMBI来评估和改进LLM的公平性，监管机构可以使用LLMBI来监控LLM的偏见程度，并制定相应的监管政策。此外，LLMBI还可以用于比较不同LLM的偏见程度，为用户选择合适的LLM提供参考。

📄 摘要（原文）

The Large Language Model Bias Index (LLMBI) is a pioneering approach designed to quantify and address biases inherent in large language models (LLMs), such as GPT-4. We recognise the increasing prevalence and impact of LLMs across diverse sectors. This research introduces a novel metric, LLMBI, to systematically measure and mitigate biases potentially skewing model responses. We formulated LLMBI using a composite scoring system incorporating multiple dimensions of bias, including but not limited to age, gender, and racial biases. To operationalise this metric, we engaged in a multi-step process involving collecting and annotating LLM responses, applying sophisticated Natural Language Processing (NLP) techniques for bias detection, and computing the LLMBI score through a specially crafted mathematical formula. The formula integrates weighted averages of various bias dimensions, a penalty for dataset diversity deficiencies, and a correction for sentiment biases. Our empirical analysis, conducted using responses from OpenAI's API, employs advanced sentiment analysis as a representative method for bias detection. The research reveals LLMs, whilst demonstrating impressive capabilities in text generation, exhibit varying degrees of bias across different dimensions. LLMBI provides a quantifiable measure to compare biases across models and over time, offering a vital tool for systems engineers, researchers and regulators in enhancing the fairness and reliability of LLMs. It highlights the potential of LLMs in mimicking unbiased human-like responses. Additionally, it underscores the necessity of continuously monitoring and recalibrating such models to align with evolving societal norms and ethical standards.