Locating and Mitigating Gender Bias in Large Language Models

📄 arXiv: 2403.14409v1 📥 PDF

作者: Yuchen Cai, Ding Cao, Rongxi Guo, Yaqin Wen, Guiquan Liu, Enhong Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-21

备注: 23 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出LSDM方法以解决大型语言模型中的性别偏见问题

🎯 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 去偏见方法 因果分析 知识编辑 自然语言处理 公平性 人工智能伦理

📋 核心要点

  1. 现有方法通常单一地定位或缓解偏见，缺乏综合性，限制了研究的深入与互补。
  2. 本文提出LSDM方法，通过因果中介分析追踪偏见来源，并基于知识编辑进行缓解。
  3. 实验结果显示，LSDM在缓解性别偏见方面优于其他基线，同时保持模型的整体能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在广泛的语料库上进行预训练，以学习事实和人类认知，这一过程可能导致模型无意中获取社会中普遍存在的偏见和刻板印象。以往的研究通常从单一维度处理偏见问题，集中于定位或缓解偏见，限制了研究的相互补充与进展。本文将定位与缓解偏见的过程整合在一个统一框架中，使用因果中介分析追踪大型语言模型中不同组件激活的因果效应，并提出了一种基于知识编辑的LSDM（最小二乘去偏见方法），在三个性别偏见数据集和七个知识能力测试数据集上与两个基线进行比较。实验结果表明，性别偏见的主要来源是作用于职业代词最后一个token的底层MLP模块和作用于句子最后一个词的顶层注意力模块。此外，LSDM在缓解性别偏见方面的效果优于其他基线，同时完全保留了模型在其他方面的能力。

🔬 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问题。现有方法往往只关注偏见的定位或缓解，缺乏系统性，导致研究进展缓慢。

核心思路：本文的核心思路是将偏见的定位与缓解整合在一个统一框架中，通过因果中介分析识别偏见的来源，并提出LSDM方法进行有效的缓解。

技术框架：整体架构包括因果中介分析模块和LSDM去偏见模块。首先，通过因果分析识别偏见来源，然后应用LSDM方法进行知识编辑以缓解偏见。

关键创新：最重要的技术创新点在于LSDM方法的提出，它结合了知识编辑与去偏见策略，能够更有效地缓解性别偏见，与传统方法相比具有更好的效果。

关键设计：在LSDM中，关键设计包括对底层MLP模块和顶层注意力模块的关注，损失函数的设计确保了去偏见过程的有效性，同时保持了模型的其他能力。实验中使用了多个性别偏见数据集和知识能力测试数据集进行验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LSDM在缓解性别偏见方面的效果显著优于两个基线方法，具体提升幅度未知。同时，LSDM能够有效保留模型在其他任务上的性能，展示了其在去偏见与能力保持之间的平衡。

🎯 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。通过缓解大型语言模型中的性别偏见，可以提高模型的公平性和社会责任感，促进更为公正的人工智能应用。未来，该方法有望扩展到其他类型的偏见缓解，推动更广泛的社会影响。

📄 摘要（原文）

Large language models(LLM) are pre-trained on extensive corpora to learn facts and human cognition which contain human preferences. However, this process can inadvertently lead to these models acquiring biases and stereotypes prevalent in society. Prior research has typically tackled the issue of bias through a one-dimensional perspective, concentrating either on locating or mitigating it. This limited perspective has created obstacles in facilitating research on bias to synergistically complement and progressively build upon one another. In this study, we integrate the processes of locating and mitigating bias within a unified framework. Initially, we use causal mediation analysis to trace the causal effects of different components' activation within a large language model. Building on this, we propose the LSDM (Least Square Debias Method), a knowledge-editing based method for mitigating gender bias in occupational pronouns, and compare it against two baselines on three gender bias datasets and seven knowledge competency test datasets. The experimental results indicate that the primary contributors to gender bias are the bottom MLP modules acting on the last token of occupational pronouns and the top attention module acting on the final word in the sentence. Furthermore, LSDM mitigates gender bias in the model more effectively than the other baselines, while fully preserving the model's capabilities in all other aspects.