Pride and Prejudice: LLM Amplifies Self-Bias in Self-Refinement

📄 arXiv: 2402.11436v2 📥 PDF

作者: Wenda Xu, Guanglei Zhu, Xuandong Zhao, Liangming Pan, Lei Li, William Yang Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-06-18)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出自偏见评估方法以改善LLM自我优化效果

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

关键词: 大型语言模型 自我反馈 自偏见 性能提升 自然语言处理 机器翻译 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在自我反馈过程中存在自偏见，导致性能在不同任务上表现不一致。
  2. 本文提出了自偏见的定义，并通过分析多种LLM的表现，揭示了自我优化过程中的偏见问题。
  3. 实验结果表明，增大模型规模和引入外部反馈能够有效减轻自偏见，从而提升下游任务的性能。

📝 摘要（中文）

近期研究表明，大型语言模型（LLMs）在某些任务上通过自我反馈提高性能，但在其他任务上却表现下降。我们发现这种矛盾源于LLM在评估自身输出时存在偏见。本文正式定义了LLM的自偏见，即倾向于偏爱自身生成的内容，并通过两项统计分析了六种LLM（GPT-4、GPT-3.5、Gemini、LLaMA2、Mixtral和DeepSeek）在翻译、受限文本生成和数学推理任务上的表现。研究发现，自偏见在所有被检验的LLM中普遍存在。尽管自我优化流程提高了模型输出的流畅性和可理解性，但也进一步放大了自偏见。我们发现，增大模型规模和引入准确的外部反馈可以显著减少自我优化过程中的偏见，从而在下游任务中实现实际性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在自我评估中存在的自偏见问题。现有方法未能有效识别和缓解这种偏见，导致模型在某些任务上性能下降。

核心思路：论文通过定义自偏见并分析其影响，提出通过增大模型规模和引入外部反馈来减轻偏见，从而提升模型的整体性能。

技术框架：研究分析了六种不同的LLM，评估其在翻译、文本生成和数学推理等任务中的表现，构建了自我优化的评估框架。

关键创新：最重要的创新在于正式定义了LLM的自偏见，并通过实证分析揭示了其在自我优化过程中的影响，提供了新的视角来理解模型性能波动的原因。

关键设计：在实验中，模型规模的增大和外部反馈的引入被视为关键设计，具体参数设置和损失函数的选择未在摘要中详细说明，需参考完整论文以获取更多技术细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，增大模型规模和引入外部反馈后，LLM在下游任务中的性能显著提升，具体提升幅度和性能数据需参考论文中的详细实验部分。所有被检验的LLM均显示出自偏见的普遍性，强调了该问题的广泛影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和智能问答系统等。通过减轻自偏见，模型在实际应用中能够提供更为准确和可靠的输出，提升用户体验。未来，该研究可能推动更高效的自我优化机制的发展，促进LLM在更广泛场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Recent studies show that large language models (LLMs) improve their performance through self-feedback on certain tasks while degrade on others. We discovered that such a contrary is due to LLM's bias in evaluating their own output. In this paper, we formally define LLM's self-bias - the tendency to favor its own generation - using two statistics. We analyze six LLMs (GPT-4, GPT-3.5, Gemini, LLaMA2, Mixtral and DeepSeek) on translation, constrained text generation, and mathematical reasoning tasks. We find that self-bias is prevalent in all examined LLMs across multiple languages and tasks. Our analysis reveals that while the self-refine pipeline improves the fluency and understandability of model outputs, it further amplifies self-bias. To mitigate such biases, we discover that larger model size and external feedback with accurate assessment can significantly reduce bias in the self-refine pipeline, leading to actual performance improvement in downstream tasks. The code and data are released at https://github.com/xu1998hz/llm_self_bias.