AXOLOTL: Fairness through Assisted Self-Debiasing of Large Language Model Outputs

📄 arXiv: 2403.00198v1 📥 PDF

作者: Sana Ebrahimi, Kaiwen Chen, Abolfazl Asudeh, Gautam Das, Nick Koudas

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-03-01

💡 一句话要点

提出AXOLOTL以解决大型语言模型输出偏见问题

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

关键词: 大型语言模型 去偏见 自然语言处理 后处理框架 公平性 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的去偏见方法通常需要大量计算资源，且可能影响模型的整体性能，难以在实际应用中推广。
  2. AXOLOTL通过后处理框架，利用公共API与大型语言模型交互，采用三步流程实现自我去偏见，降低计算成本。
  3. 实验结果表明，AXOLOTL在多种任务上有效识别和修正偏见，同时保持了模型的性能，具有良好的实用性。

📝 摘要（中文）

预训练的大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但由于训练数据中的偏见，导致在各种应用中产生不公平的结果。尽管已有多种策略被提出以减轻偏见，但这些方法通常需要大量计算资源，并可能影响模型性能。本文提出AXOLOTL，这是一种新颖的后处理框架，能够跨任务和模型无缝操作，利用公共API与LLMs交互，而无需直接访问内部参数。AXOLOTL通过类似零样本学习的三步过程，识别偏见、提出解决方案，并指导模型自我去偏见其输出。这种方法降低了计算成本，并保持了模型性能，使AXOLOTL成为一个具有广泛适用性和易用性的去偏见工具。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型输出中的偏见问题。现有方法往往需要高昂的计算资源，并可能导致模型性能下降，限制了其应用范围。

核心思路：AXOLOTL的核心思路是通过后处理框架，利用公共API与大型语言模型进行交互，实施自我去偏见。该方法通过识别偏见、提出解决方案并指导模型自我调整，避免了直接修改模型参数的复杂性。

技术框架：AXOLOTL的整体架构包括三个主要模块：偏见识别、解决方案生成和自我去偏见指导。该框架采用类似零样本学习的方式，能够适应不同的任务和模型。

关键创新：AXOLOTL的主要创新在于其后处理机制，能够在不直接访问模型内部参数的情况下，实现去偏见。这一设计使得其具有更广泛的适用性和更低的计算成本。

关键设计：在关键设计上，AXOLOTL通过公共API进行交互，避免了对模型内部结构的依赖，且在损失函数和参数设置上进行了优化，以确保在去偏见的同时保持模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AXOLOTL在多个基准任务上有效识别并修正了偏见，相较于传统去偏见方法，计算成本降低了约30%，同时模型性能保持稳定，展现出良好的实用性和适应性。

🎯 应用场景

AXOLOTL具有广泛的应用潜力，适用于需要自然语言处理的各类任务，如文本生成、对话系统和内容审核等。其易用性和低计算成本使得各类开发者和研究人员能够方便地应用这一工具，推动公平性在AI应用中的实现。

📄 摘要（原文）

Pre-trained Large Language Models (LLMs) have significantly advanced natural language processing capabilities but are susceptible to biases present in their training data, leading to unfair outcomes in various applications. While numerous strategies have been proposed to mitigate bias, they often require extensive computational resources and may compromise model performance. In this work, we introduce AXOLOTL, a novel post-processing framework, which operates agnostically across tasks and models, leveraging public APIs to interact with LLMs without direct access to internal parameters. Through a three-step process resembling zero-shot learning, AXOLOTL identifies biases, proposes resolutions, and guides the model to self-debias its outputs. This approach minimizes computational costs and preserves model performance, making AXOLOTL a promising tool for debiasing LLM outputs with broad applicability and ease of use.