Disclosure and Mitigation of Gender Bias in LLMs

📄 arXiv: 2402.11190v1 📥 PDF

作者: Xiangjue Dong, Yibo Wang, Philip S. Yu, James Caverlee

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-17

备注: The first two authors contribute equally

💡 一句话要点

提出间接探测框架以揭示和缓解大型语言模型中的性别偏见

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

关键词: 性别偏见 大型语言模型 条件生成 偏见探测 去偏调优 超参数调优 指令引导

📋 核心要点

  1. 现有的直接探测技术依赖于性别提及或刻板印象，难以全面揭示模型的性别偏见。
  2. 本文提出了一种基于条件生成的间接探测框架，能够在没有明确性别信息的情况下揭示偏见。
  3. 实验结果显示，所有测试的LLMs均存在性别偏见，且提出的缓解方法在缺乏性别信息时依然有效。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）可能生成带有偏见的响应。然而，现有的直接探测技术往往依赖于性别提及或预定义的性别刻板印象，难以全面收集。为此，本文提出了一种基于条件生成的间接探测框架，旨在诱导LLMs在没有明确性别或刻板印象提及的情况下披露其性别偏见。实验表明，所有测试的LLMs均表现出显性和/或隐性性别偏见，且模型规模或对齐度的增加在大多数情况下会加剧偏见。此外，本文还探讨了通过超参数调优、指令引导和去偏调优三种方法来缓解LLMs中的偏见，这些方法在没有明确性别或刻板印象的情况下也证明了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型中性别偏见的探测与缓解问题。现有方法往往依赖于性别提及或刻板印象，难以全面捕捉模型的偏见表现。

核心思路：论文提出了一种基于条件生成的间接探测框架，通过诱导模型在没有明确性别信息的情况下披露其偏见，从而克服现有方法的局限性。

技术框架：该框架包括三个主要模块：条件生成模块、偏见探测模块和偏见缓解模块。条件生成模块负责生成多样化的输入，偏见探测模块分析模型输出以识别偏见，偏见缓解模块则应用不同策略来减少偏见。

关键创新：最重要的创新在于提出了间接探测方法，能够在没有性别信息的情况下有效揭示模型的性别偏见，这与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，采用了超参数调优、指令引导和去偏调优等策略，确保在不同模型规模和对齐度下均能有效缓解偏见。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所有测试的LLMs均表现出显性和隐性性别偏见，且模型规模的增加通常会加剧偏见。通过超参数调优、指令引导和去偏调优等方法，成功减少了偏见，证明了这些方法在缺乏性别信息时的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、社交媒体内容生成和人机交互等。通过揭示和缓解性别偏见，可以提升模型的公平性和可靠性，促进更广泛的社会接受度。未来，该方法可能为其他类型的偏见探测与缓解提供参考。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) can generate biased responses. Yet previous direct probing techniques contain either gender mentions or predefined gender stereotypes, which are challenging to comprehensively collect. Hence, we propose an indirect probing framework based on conditional generation. This approach aims to induce LLMs to disclose their gender bias even without explicit gender or stereotype mentions. We explore three distinct strategies to disclose explicit and implicit gender bias in LLMs. Our experiments demonstrate that all tested LLMs exhibit explicit and/or implicit gender bias, even when gender stereotypes are not present in the inputs. In addition, an increased model size or model alignment amplifies bias in most cases. Furthermore, we investigate three methods to mitigate bias in LLMs via Hyperparameter Tuning, Instruction Guiding, and Debias Tuning. Remarkably, these methods prove effective even in the absence of explicit genders or stereotypes.