Benchmarking Debiasing Methods for LLM-based Parameter Estimates

📄 arXiv: 2506.09627v2 📥 PDF

作者: Nicolas Audinet de Pieuchon, Adel Daoud, Connor T. Jerzak, Moa Johansson, Richard Johansson

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-11 (更新: 2025-09-19)

备注: To appear as: Nicolas Audinet de Pieuchon, Adel Daoud, Connor T. Jerzak, Moa Johansson, Richard Johansson. Benchmarking Debiasing Methods for LLM-based Parameter Estimates. In: Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2025

💡 一句话要点

比较LLM基础参数估计的去偏方法以解决偏差问题

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

关键词: 去偏方法 大型语言模型 参数估计 设计基监督学习 预测驱动推断 偏差-方差权衡 专家标注 数据分析

📋 核心要点

  1. 现有的去偏方法在有限样本情况下的表现尚不明确，导致在实际应用中可能产生偏差。
  2. 论文提出了比较DSL和PPI两种去偏方法的核心思想，强调在专家标注数量变化下的性能表现。
  3. 实验结果表明，DSL在偏差减少和经验效率上通常优于PPI，但在不同数据集上的表现一致性较差。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）提供了一种廉价而强大的文本标注方式，但与专家相比，常常存在不一致性。这些错误可能会对人口参数的下游估计产生偏差，如回归系数和因果效应。为减轻这种偏差，研究人员开发了去偏方法，如基于设计的监督学习（DSL）和预测驱动推断（PPI），通过结合LLM标注与有限的专家标注来实现有效估计。尽管这些方法在理论假设下产生一致的估计，但在实际研究中有限样本的比较尚不明确。我们做出了两项贡献：首先，研究每种方法在专家标注数量变化下的表现，强调LLM偏差或有限专家标签对结果的显著影响；其次，在多项任务中比较DSL和PPI，发现尽管两者在大数据集上均能实现低偏差，但DSL在偏差减少和经验效率上通常优于PPI，但其在不同数据集上的表现一致性较差。我们的研究表明，去偏方法存在偏差-方差权衡，呼吁更多研究以量化其在有限样本中的效率。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在标注文本时可能引入的偏差，尤其是在有限样本情况下对人口参数估计的影响。现有的去偏方法在不同样本规模下的有效性尚未得到充分验证。

核心思路：论文的核心思路是通过比较两种去偏方法（DSL和PPI），研究它们在不同数量的专家标注下的表现，以识别LLM偏差和有限专家标签对结果的影响。

技术框架：整体架构包括数据收集、LLM标注、专家标注、去偏方法应用及性能评估等主要模块。研究通过模拟实验来评估不同方法在多种任务中的表现。

关键创新：最重要的技术创新点在于系统性地比较了DSL和PPI在不同样本规模下的表现，揭示了去偏方法在偏差与方差之间的权衡，推动了对去偏方法效率量化的研究。

关键设计：在实验中，设置了不同数量的专家标注，并使用特定的损失函数来优化去偏效果，确保在大数据集上实现低偏差，同时关注不同数据集的表现一致性。

📊 实验亮点

实验结果显示，DSL在大数据集上实现了显著的偏差减少，且在经验效率方面通常优于PPI。具体而言，DSL在多个任务中表现出更低的偏差水平，尽管其在不同数据集上的一致性较差，提示了去偏方法的偏差-方差权衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社会科学、经济学和公共卫生等领域，尤其是在需要从不一致的LLM标注中提取可靠人口参数的场景。通过改进去偏方法，可以提高数据分析的准确性和可靠性，进而影响政策制定和科学研究的结果。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) offer an inexpensive yet powerful way to annotate text, but are often inconsistent when compared with experts. These errors can bias downstream estimates of population parameters such as regression coefficients and causal effects. To mitigate this bias, researchers have developed debiasing methods such as Design-based Supervised Learning (DSL) and Prediction-Powered Inference (PPI), which promise valid estimation by combining LLM annotations with a limited number of expensive expert annotations. Although these methods produce consistent estimates under theoretical assumptions, it is unknown how they compare in finite samples of sizes encountered in applied research. We make two contributions. First, we study how each methods performance scales with the number of expert annotations, highlighting regimes where LLM bias or limited expert labels significantly affect results. Second, we compare DSL and PPI across a range of tasks, finding that although both achieve low bias with large datasets, DSL often outperforms PPI on bias reduction and empirical efficiency, but its performance is less consistent across datasets. Our findings indicate that there is a bias-variance tradeoff at the level of debiasing methods, calling for more research on developing metrics for quantifying their efficiency in finite samples.