Self-Supervised Position Debiasing for Large Language Models

📄 arXiv: 2401.01218v3 📥 PDF

作者: Zhongkun Liu, Zheng Chen, Mengqi Zhang, Zhaochun Ren, Pengjie Ren, Zhumin Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-02 (更新: 2024-06-29)

备注: Accepted by ACL 2024 findings, this is the camera-ready version; 21 pages, 22 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出自监督位置去偏差框架以解决大语言模型的偏差问题

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

关键词: 自监督学习 位置去偏差 大语言模型 无监督响应 目标对齐模块 自然语言处理 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在去除位置偏差时依赖外部知识或标注样本，缺乏实用性。
  2. 本文提出自监督位置去偏差框架（SOD），利用无监督响应进行去偏差，无需外部知识。
  3. 在八个数据集和五个任务上的实验表明，SOD在减轻位置偏差方面优于现有方法，性能损失极小。

📝 摘要（中文）

微调已被证明是提高大语言模型（LLMs）领域性能的有效方法。然而，LLMs可能会适应数据集偏差和预测捷径，导致生成性能下降。现有去偏差方法需要外部偏差知识或标注的非偏差样本，而位置去偏差在现实中缺乏这些支持。本文提出了一种自监督位置去偏差（SOD）框架，通过利用预训练LLMs的无监督响应进行去偏差，无需依赖外部知识。为了提高无监督响应的质量，提出了目标对齐模块（OAM）来修剪这些响应。实验结果表明，SOD在减轻三种类型的位置偏差方面始终优于现有方法，同时在偏差样本上的性能损失极小，具有普遍性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在生成过程中存在的位置偏差问题。现有的去偏差方法通常依赖于外部知识或标注样本，这在位置去偏差中尤其缺乏，导致实际应用受限。

核心思路：论文提出的自监督位置去偏差框架（SOD）通过利用预训练LLMs的无监督响应来进行去偏差，避免了对外部知识的依赖。通过这种方式，SOD能够在不需要额外标注的情况下有效减轻位置偏差。

技术框架：SOD框架主要包括两个模块：无监督响应生成模块和目标对齐模块（OAM）。无监督响应生成模块从预训练的LLMs中获取响应，而OAM则用于修剪和优化这些响应，以提高其质量。

关键创新：SOD的核心创新在于其自监督机制，能够在没有外部知识的情况下有效去除位置偏差。这一方法与传统依赖外部知识的去偏差方法本质上不同，具有更好的适用性和灵活性。

关键设计：在设计上，OAM模块通过特定的损失函数来优化无监督响应的质量，确保去偏差过程中的信息保留与准确性。此外，SOD的整体架构设计使得其能够在多个任务和数据集上进行有效的应用和验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SOD在减轻三种类型的位置偏差方面表现优异，相较于现有方法，性能提升显著。具体而言，SOD在多个数据集和任务上均展现出更好的去偏差效果，同时在偏差样本上的性能损失仅为微小，证明了其有效性和通用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过有效去除位置偏差，SOD能够提升大语言模型在特定领域的生成质量，具有重要的实际价值。未来，该方法可能推动更广泛的自监督学习技术的发展，促进模型在多样化任务中的应用。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning has been demonstrated to be an effective method to improve the domain performance of large language models (LLMs). However, LLMs might fit the dataset bias and shortcuts for prediction, leading to poor generation performance. Previous works have proven that LLMs are prone to exhibit position bias, i.e., leveraging information positioned at the beginning or end, or specific positional cues within the input. Existing debiasing methods for LLMs require external bias knowledge or annotated non-biased samples, which is lacking for position debiasing and impractical in reality. In this work, we propose a self-supervised position debiasing (SOD) framework to mitigate position bias for LLMs. SOD leverages unsupervised responses from pre-trained LLMs for debiasing without relying on any external knowledge. To improve the quality of unsupervised responses, we propose an objective alignment (OAM) module to prune these responses. Experiments on eight datasets and five tasks show that SOD consistently outperforms existing methods in mitigating three types of position biases. Besides, SOD achieves this by sacrificing only a small performance on biased samples, which is general and effective. To facilitate the reproducibility of the results, we share the code of all methods and datasets on https://github.com/LZKSKY/SOD.