Causal Prompting: Debiasing Large Language Model Prompting based on Front-Door Adjustment

📄 arXiv: 2403.02738v3 📥 PDF

作者: Congzhi Zhang, Linhai Zhang, Jialong Wu, Yulan He, Deyu Zhou

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-05 (更新: 2024-12-17)

备注: Accepted by AAAI 2025

💡 一句话要点

提出因果提示方法以解决大型语言模型偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果推断 提示方法 大型语言模型 去偏见 自然语言处理 对比学习 思维链

📋 核心要点

  1. 现有的提示方法在处理大型语言模型的偏见问题时存在局限，传统去偏见方法难以应对复杂的模型偏见。
  2. 本文提出了一种基于前门调整的因果提示方法，通过设计提示实现因果干预，减轻模型偏见。
  3. 实验结果显示，该方法在七个自然语言处理数据集上表现优异，相较于基线方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

尽管现有的提示方法如上下文学习和思维链在大型语言模型（LLMs）中取得了显著进展，但仍面临各种偏见的挑战。传统的去偏见方法主要集中在模型训练阶段，包括数据增强和重加权等方法，但在处理LLMs固有的复杂偏见时效果有限。为了解决这些局限性，本文利用结构因果模型揭示了提示方法背后的因果关系，并提出了一种基于前门调整的新型因果提示方法，有效减轻LLMs的偏见。具体而言，通过设计提示而不访问LLMs的参数和logits来实现因果干预。LLM生成的思维链被用作中介变量，通过前门调整计算输入提示与输出答案之间的因果效应，以减轻模型偏见。此外，为了准确表示思维链并估计因果效应，采用对比学习对思维链的编码器进行微调，使其空间与LLM对齐。实验结果表明，所提出的因果提示方法在七个自然语言处理数据集上对开源和闭源LLMs均表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在提示过程中存在的偏见问题。现有方法主要集中在模型训练阶段，难以有效应对LLMs固有的复杂偏见。

核心思路：通过利用结构因果模型揭示提示方法的因果关系，提出了一种新型因果提示方法，旨在通过前门调整实现因果干预，从而减轻模型偏见。

技术框架：整体架构包括因果干预的设计、思维链的生成与使用、以及通过对比学习微调编码器。主要模块包括提示设计、因果效应计算和模型微调。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了基于前门调整的因果提示方法，能够在不直接访问模型参数的情况下进行因果干预，这与传统的去偏见方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用对比学习对思维链的编码器进行微调，以确保其空间与LLM对齐，从而提高因果效应的估计准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的因果提示方法在七个自然语言处理数据集上表现优异，相较于基线方法在多个任务上提升了性能，具体提升幅度未知，显示出良好的适应性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过减轻模型偏见，能够提升模型在实际应用中的可靠性和公平性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Despite the notable advancements of existing prompting methods, such as In-Context Learning and Chain-of-Thought for Large Language Models (LLMs), they still face challenges related to various biases. Traditional debiasing methods primarily focus on the model training stage, including approaches based on data augmentation and reweighting, yet they struggle with the complex biases inherent in LLMs. To address such limitations, the causal relationship behind the prompting methods is uncovered using a structural causal model, and a novel causal prompting method based on front-door adjustment is proposed to effectively mitigate LLMs biases. In specific, causal intervention is achieved by designing the prompts without accessing the parameters and logits of LLMs. The chain-of-thought generated by LLM is employed as the mediator variable and the causal effect between input prompts and output answers is calculated through front-door adjustment to mitigate model biases. Moreover, to accurately represent the chain-of-thoughts and estimate the causal effects, contrastive learning is used to fine-tune the encoder of chain-of-thought by aligning its space with that of the LLM. Experimental results show that the proposed causal prompting approach achieves excellent performance across seven natural language processing datasets on both open-source and closed-source LLMs.