BiasFreeBench: a Benchmark for Mitigating Bias in Large Language Model Responses

📄 arXiv: 2510.00232v1 📥 PDF

作者: Xin Xu, Xunzhi He, Churan Zhi, Ruizhe Chen, Julian McAuley, Zexue He

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2025-09-30

备注: Work in progress

💡 一句话要点

BiasFreeBench：用于评估和缓解大语言模型偏见的综合基准

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

关键词: 大语言模型 偏见缓解 评估基准 公平性 安全性 反刻板印象 BiasFreeBench

📋 核心要点

  1. 现有LLM偏见缓解方法缺乏统一的评估标准，导致性能比较困难，且评估方式与实际应用场景存在脱节。
  2. BiasFreeBench通过统一的查询-响应设置和响应级别的Bias-Free Score，提供了一个综合性的偏见评估基准。
  3. 该基准比较了八种主流去偏置技术，并分析了不同因素（如模型大小、训练策略）对去偏置性能的影响。

📝 摘要（中文）

现有的大语言模型(LLM)偏见缓解方法研究，在评估去偏置性能时使用了不同的基线和指标，导致方法间的比较不一致。此外，它们的评估主要基于LLM在有偏和无偏上下文中的概率比较，忽略了这种评估与真实世界用例之间的差距，在真实场景中，用户通过阅读模型响应与LLM交互，并期望获得公平和安全的结果，而不是LLM的概率。为了实现跨去偏置方法的一致评估并弥合这一差距，我们引入了BiasFreeBench，这是一个实证基准，通过将现有数据集重组为统一的查询-响应设置，在两种测试场景（多项选择QA和开放式多轮QA）中全面比较了八种主流的偏见缓解技术（包括四种基于提示的方法和四种基于训练的方法）。我们进一步引入了一个响应级别的指标，Bias-Free Score，来衡量LLM响应在多大程度上是公平、安全和反刻板印象的。系统地比较和分析了去偏置性能的关键维度：提示与训练范式、模型大小以及不同训练策略对未见过的偏见类型的泛化能力。我们将公开发布我们的基准，旨在为偏见缓解研究建立一个统一的测试平台。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型偏见缓解方法研究，缺乏统一的评估标准，导致不同方法之间的性能比较困难。此外，现有的评估方法主要关注模型在有偏和无偏上下文中的概率差异，而忽略了用户在实际应用中更关注模型生成的文本响应是否公平、安全和反刻板印象。因此，需要一个更贴近实际应用场景、更全面的评估基准来衡量和比较不同偏见缓解方法的效果。

核心思路：BiasFreeBench的核心思路是构建一个统一的、面向响应的评估基准，该基准包含统一的查询-响应设置，并引入响应级别的评估指标Bias-Free Score。通过这种方式，可以更直接地评估模型生成的文本响应是否包含偏见，并比较不同偏见缓解方法在实际应用中的效果。

技术框架：BiasFreeBench的技术框架主要包括以下几个部分：1) 数据集重组：将现有的多个数据集重组为统一的查询-响应格式，使其适用于不同类型的偏见评估。2) 偏见缓解方法集成：集成了八种主流的偏见缓解技术，包括基于提示的方法和基于训练的方法。3) 评估指标：引入了响应级别的Bias-Free Score，用于衡量模型响应的公平性、安全性和反刻板印象程度。4) 评估流程：设计了两种测试场景（多项选择QA和开放式多轮QA），用于全面评估不同偏见缓解方法的效果。

关键创新：BiasFreeBench的关键创新在于：1) 提出了一个统一的、面向响应的偏见评估基准，弥补了现有评估方法与实际应用场景之间的差距。2) 引入了响应级别的Bias-Free Score，可以更直接地评估模型生成的文本响应是否包含偏见。3) 系统地比较和分析了不同偏见缓解方法在不同维度上的性能，为偏见缓解研究提供了有价值的参考。

关键设计：BiasFreeBench的关键设计包括：1) 数据集的选择和重组：选择了多个包含不同类型偏见的数据集，并将其重组为统一的查询-响应格式。2) Bias-Free Score的计算方法：Bias-Free Score的计算方法未知，论文中未详细描述。3) 评估场景的设计：设计了多项选择QA和开放式多轮QA两种测试场景，以全面评估不同偏见缓解方法的效果。

📊 实验亮点

BiasFreeBench系统地比较了八种主流偏见缓解技术，涵盖提示和训练范式，并分析了模型大小和训练策略对泛化能力的影响。实验结果表明，不同方法在不同维度上表现各异，为偏见缓解研究提供了宝贵的经验。

🎯 应用场景

BiasFreeBench可用于评估和比较不同大语言模型偏见缓解方法的效果，帮助研究人员和开发者选择合适的去偏置技术。该基准还可用于监控和改进大语言模型的公平性、安全性和反刻板印象程度，从而提升用户体验，并降低潜在的社会风险。

📄 摘要（原文）

Existing studies on bias mitigation methods for large language models (LLMs) use diverse baselines and metrics to evaluate debiasing performance, leading to inconsistent comparisons among them. Moreover, their evaluations are mostly based on the comparison between LLMs' probabilities of biased and unbiased contexts, which ignores the gap between such evaluations and real-world use cases where users interact with LLMs by reading model responses and expect fair and safe outputs rather than LLMs' probabilities. To enable consistent evaluation across debiasing methods and bridge this gap, we introduce BiasFreeBench, an empirical benchmark that comprehensively compares eight mainstream bias mitigation techniques (covering four prompting-based and four training-based methods) on two test scenarios (multi-choice QA and open-ended multi-turn QA) by reorganizing existing datasets into a unified query-response setting. We further introduce a response-level metric, Bias-Free Score, to measure the extent to which LLM responses are fair, safe, and anti-stereotypical. Debiasing performances are systematically compared and analyzed across key dimensions: the prompting vs. training paradigm, model size, and generalization of different training strategies to unseen bias types. We will publicly release our benchmark, aiming to establish a unified testbed for bias mitigation research.