Potential and Challenges of Model Editing for Social Debiasing

📄 arXiv: 2402.13462v1 📥 PDF

作者: Jianhao Yan, Futing Wang, Yafu Li, Yue Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-21

备注: Work in progress

💡 一句话要点

提出模型编辑方法以解决社会偏见问题

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

关键词: 模型编辑 去偏见 大型语言模型 社交偏见 算法基准测试 SERAC 内部编辑 外部编辑

📋 核心要点

  1. 现有的去偏见方法在成本和数据需求上存在显著挑战，难以有效解决刻板印象偏见。
  2. 论文提出将社会去偏见问题转化为模型编辑问题，并基准测试多种现有编辑算法的效果。
  3. 实验结果表明，模型编辑方法能够有效减轻偏见，并提出了两种改进方法以增强去偏见效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在训练过程中不可避免地受到刻板印象偏见的影响。通过微调来减轻这些偏见既昂贵又需要大量数据。模型编辑方法专注于事后修改LLMs，具有很大的潜力来解决去偏见问题。然而，目前缺乏全面的研究来支持内部和外部模型编辑方法，涵盖各种偏见类型，并理解应用编辑方法进行刻板印象去偏见的优缺点。为此，本文将社会去偏见问题精心构造为编辑问题，并基准测试了七种现有模型编辑算法在刻板印象去偏见中的表现。我们的研究发现了去偏见编辑的潜力与挑战：现有模型编辑方法能够有效保留知识并减轻偏见，但从编辑句子到语义等价句子的去偏见效果的泛化有限。顺序编辑突显了SERAC的鲁棒性，而内部编辑方法随着编辑次数的增加而退化。模型编辑算法在同一类型和不同类型的未见偏见上实现了泛化。基于这些发现，我们进一步提出了两种简单但有效的方法来改善去偏见编辑，并通过实验验证了这些方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型中的刻板印象偏见问题，现有的去偏见方法往往成本高且数据需求大，难以实现有效的偏见消除。

核心思路：论文提出将社会去偏见问题视为模型编辑问题，利用后处理的方式对模型进行修改，旨在在保留知识的同时减轻偏见。

技术框架：整体架构包括对七种现有模型编辑算法的基准测试，重点分析其在刻板印象去偏见中的表现，分为内部和外部编辑方法。

关键创新：最重要的创新在于将去偏见问题系统化为编辑问题，并提出了两种新的方法来提升去偏见编辑的效果，解决了现有方法的局限性。

关键设计：在实验中，采用了顺序编辑和内部编辑方法，分析了不同编辑次数对去偏见效果的影响，提出了SERAC的鲁棒性作为关键设计要素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，现有模型编辑方法在去偏见方面表现出色，能够有效保留知识并减轻偏见。特别是SERAC方法在顺序编辑中表现出较强的鲁棒性，而内部编辑方法在多次编辑后效果下降。整体上，模型编辑算法在不同类型的未见偏见上实现了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、自动化文本生成和人机交互系统等。通过有效去偏见，能够提升模型在多样化用户群体中的公平性和接受度，具有重要的社会价值和实际影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) trained on vast corpora suffer from inevitable stereotype biases. Mitigating these biases with fine-tuning could be both costly and data-hungry. Model editing methods, which focus on modifying LLMs in a post-hoc manner, are of great potential to address debiasing. However, it lacks a comprehensive study that facilitates both internal and external model editing methods, supports various bias types, as well as understands the pros and cons of applying editing methods to stereotypical debiasing. To mitigate this gap, we carefully formulate social debiasing into an editing problem and benchmark seven existing model editing algorithms on stereotypical debiasing, i.e., debias editing. Our findings in three scenarios reveal both the potential and challenges of debias editing: (1) Existing model editing methods can effectively preserve knowledge and mitigate biases, while the generalization of debias effect from edited sentences to semantically equivalent sentences is limited.(2) Sequential editing highlights the robustness of SERAC (Mitchell et al. 2022b), while internal editing methods degenerate with the number of edits. (3) Model editing algorithms achieve generalization towards unseen biases both within the same type and from different types. In light of these findings, we further propose two simple but effective methods to improve debias editing, and experimentally show the effectiveness of the proposed methods.