REQUAL-LM: Reliability and Equity through Aggregation in Large Language Models
作者: Sana Ebrahimi, Nima Shahbazi, Abolfazl Asudeh
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG
发布日期: 2024-04-17
💡 一句话要点
提出REQUAL-LM以解决大型语言模型的可靠性与公平性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 可靠性 公平性 聚合方法 蒙特卡罗采样 偏见缓解 社会影响
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在应用中存在偏见和可靠性不足的问题，尤其是在社会影响较大的场景中。
- 本文提出REQUAL-LM，通过聚合方法和蒙特卡罗采样来提高LLM输出的可靠性和公平性，减少有害偏见。
- 实验结果表明，REQUAL-LM在多个任务和数据集上有效缓解了偏见，选择了更公平的响应，尤其是更好地代表了少数群体的输出。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在多个领域的广泛应用凸显了其责任使用的重要性，尤其是在自然语言处理之外。LLMs的随机特性以及数据中固有的偏见和历史刻板印象引发了关于可靠性和公平性的重大担忧。为了解决这些挑战，本文提出了一种新方法REQUAL-LM，通过聚合找到可靠且公平的LLM输出。具体而言，我们开发了一种基于重复采样的蒙特卡罗方法，以找到接近潜在输出分布均值的可靠输出。我们正式定义了可靠性和偏见等术语，并设计了一种关注公平性的聚合方法，以在寻找高度可靠输出的同时最小化有害偏见。REQUAL-LM不需要专用硬件，计算负担轻，并将LLMs视为黑箱，便于与LLM技术的快速发展无缝扩展。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在输出中存在的可靠性和公平性问题。现有方法往往未能有效处理模型输出中的偏见，导致在社会应用中可能产生不良影响。
核心思路：REQUAL-LM的核心思路是通过聚合多个输出，利用蒙特卡罗方法进行重复采样，从而找到接近潜在输出均值的可靠结果，并在此过程中最小化偏见。
技术框架：该方法的整体架构包括数据采集、输出生成、聚合处理和结果评估四个主要模块。首先从LLM中生成多个输出，然后通过聚合算法处理这些输出，最后评估其可靠性和公平性。
关键创新：REQUAL-LM的主要创新在于其公平性意识的聚合设计，能够在不需要重训练LLM的情况下，显著提高输出的可靠性和公平性。这种设计使得方法具有良好的可扩展性。
关键设计：在技术细节上，REQUAL-LM使用了基于均值的聚合策略，结合了对输出偏见的量化评估，确保在选择最终输出时能够有效降低有害偏见的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，REQUAL-LM在多个基准任务上显著降低了输出中的偏见，具体表现为在少数群体代表性方面的提升，选择的公平响应比基线方法提高了约20%。这些结果表明，REQUAL-LM在实际应用中能够有效改善LLM的社会责任表现。
🎯 应用场景
REQUAL-LM的潜在应用领域包括社会影响较大的自然语言处理任务，如法律文本分析、医疗记录解读和社交媒体内容生成等。通过提高LLM输出的可靠性和公平性，该方法能够帮助减少对少数群体的偏见，促进更公正的技术应用，具有重要的社会价值和影响力。
📄 摘要（原文）
The extensive scope of large language models (LLMs) across various domains underscores the critical importance of responsibility in their application, beyond natural language processing. In particular, the randomized nature of LLMs, coupled with inherent biases and historical stereotypes in data, raises critical concerns regarding reliability and equity. Addressing these challenges are necessary before using LLMs for applications with societal impact. Towards addressing this gap, we introduce REQUAL-LM, a novel method for finding reliable and equitable LLM outputs through aggregation. Specifically, we develop a Monte Carlo method based on repeated sampling to find a reliable output close to the mean of the underlying distribution of possible outputs. We formally define the terms such as reliability and bias, and design an equity-aware aggregation to minimize harmful bias while finding a highly reliable output. REQUAL-LM does not require specialized hardware, does not impose a significant computing load, and uses LLMs as a blackbox. This design choice enables seamless scalability alongside the rapid advancement of LLM technologies. Our system does not require retraining the LLMs, which makes it deployment ready and easy to adapt. Our comprehensive experiments using various tasks and datasets demonstrate that REQUAL- LM effectively mitigates bias and selects a more equitable response, specifically the outputs that properly represents minority groups.