Fairness in Large Language Models: A Taxonomic Survey

📄 arXiv: 2404.01349v2 📥 PDF

作者: Zhibo Chu, Zichong Wang, Wenbin Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-31 (更新: 2024-12-19)

💡 一句话要点

综述大型语言模型中的公平性问题及解决方案

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

关键词: 大型语言模型 公平性 偏见评估 算法公平 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在公平性方面存在不足，可能导致对边缘化群体的歧视性结果。
  2. 本文通过综述现有文献，提出了对公平性进行分类和评估的框架，以促进LLMs的公平性。
  3. 研究总结了评估偏见的工具和数据集，并指出了当前研究中的挑战和未来的研究方向。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多个领域取得了显著成功。然而，尽管这些算法在许多实际应用中表现出色，但大多数缺乏公平性考虑，可能导致对某些社区，特别是边缘化群体的歧视性结果。因此，公平LLMs的研究变得尤为重要。与传统机器学习中的公平性不同，LLMs中的公平性涉及独特的背景、分类和实现技术。本文综述了关于公平LLMs的最新研究进展，分析了导致LLMs偏见的因素，讨论了公平性的分类概念，总结了评估偏见的指标和促进公平的现有算法，并概述了评估偏见的工具包和数据集，最后讨论了现有研究挑战和开放问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在公平性方面的不足，尤其是如何评估和减少对特定群体的偏见。现有方法往往忽视了公平性，导致不平等的结果。

核心思路：论文通过分类和总结现有文献，提出了一种系统的方法来评估和促进LLMs的公平性，强调了公平性在LLMs中的独特性。

技术框架：整体架构包括对LLMs的介绍、偏见因素分析、公平性概念的分类讨论、评估指标的总结以及促进公平的算法和工具的概述。

关键创新：最重要的创新点在于提出了针对LLMs的公平性评估框架，强调了与传统机器学习方法的不同之处，特别是在背景和技术实现上。

关键设计：在评估偏见时，论文设计了多种指标和算法，结合了不同的工具包和数据集，以便全面评估和促进LLMs的公平性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究通过对比现有算法，展示了新提出的公平性评估框架在减少偏见方面的有效性，具体性能数据和提升幅度尚未披露，但强调了对边缘化群体的积极影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、社交媒体分析和自动化内容生成等。通过提升大型语言模型的公平性，可以减少算法偏见，促进社会公平，增强用户信任，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable success across various domains. However, despite their promising performance in numerous real-world applications, most of these algorithms lack fairness considerations. Consequently, they may lead to discriminatory outcomes against certain communities, particularly marginalized populations, prompting extensive study in fair LLMs. On the other hand, fairness in LLMs, in contrast to fairness in traditional machine learning, entails exclusive backgrounds, taxonomies, and fulfillment techniques. To this end, this survey presents a comprehensive overview of recent advances in the existing literature concerning fair LLMs. Specifically, a brief introduction to LLMs is provided, followed by an analysis of factors contributing to bias in LLMs. Additionally, the concept of fairness in LLMs is discussed categorically, summarizing metrics for evaluating bias in LLMs and existing algorithms for promoting fairness. Furthermore, resources for evaluating bias in LLMs, including toolkits and datasets, are summarized. Finally, existing research challenges and open questions are discussed.