Chameleon: Foundation Models for Fairness-aware Multi-modal Data Augmentation to Enhance Coverage of Minorities
作者: Mahdi Erfanian, H. V. Jagadish, Abolfazl Asudeh
分类: cs.LG, cs.CY, cs.DB
发布日期: 2024-02-02
💡 一句话要点
提出Chameleon以解决多模态数据中少数群体覆盖不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态数据 数据增强 生成式AI 公平性 拒绝采样 基础模型 少数群体覆盖 数据修复
📋 核心要点
- 现有方法在检测少数群体代表性不足方面取得了一定进展，但缺乏有效的解决方案来增强数据覆盖。
- Chameleon系统通过生成合成数据元组，采用拒绝采样方法，确保生成数据的质量与分布一致，从而提升少数群体的覆盖率。
- 实验结果显示，使用Chameleon进行数据修复后，模型在下游任务中的不公平性显著降低，验证了该方法的有效性。
📝 摘要（中文）
在训练数据中少数群体的代表性不足，尤其是在多模态设置中，是一个广泛关注的问题。尽管已有大量研究致力于检测这种不足，但解决方案仍然面临挑战。本文提出了Chameleon系统，利用生成式AI和基础模型，通过最小化合成生成元组的添加来增强数据集中少数群体的覆盖。该系统采用拒绝采样方法，确保生成的元组质量高且符合基础分布。为减少生成元组的拒绝概率，本文提出了多种指导策略。实验结果不仅验证了算法的高效性，还表明在使用Chameleon进行数据修复后，下游任务中的模型不公平性显著降低。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态数据中少数群体的代表性不足问题。现有方法主要集中于检测，而缺乏有效的增强数据覆盖的策略，导致模型在下游任务中表现出不公平性。
核心思路：Chameleon通过生成合成数据元组来增强数据集，采用拒绝采样方法确保生成数据的质量和分布一致性。通过多种策略指导基础模型，降低生成元组的拒绝概率，从而提高数据的有效性。
技术框架：Chameleon的整体架构包括数据采集、合成元组生成、拒绝采样和数据修复四个主要模块。首先，系统分析现有数据集，识别少数群体的不足；然后生成合成数据元组，接着通过拒绝采样筛选高质量数据，最后将生成的数据用于修复原始数据集。
关键创新：Chameleon的主要创新在于结合生成式AI与拒绝采样方法，确保生成数据的高质量与分布一致性。这一方法与传统的简单数据增强方法相比，能够更有效地提升少数群体的覆盖率。
关键设计：在设计中，系统采用了多种指导策略来优化基础模型的生成过程，具体参数设置和损失函数的选择旨在最大化生成数据的质量与多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用Chameleon进行数据修复后，模型在下游任务中的不公平性显著降低，具体表现为不公平性指标下降了XX%（具体数据待补充），验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
Chameleon的研究成果可广泛应用于机器学习和人工智能领域，尤其是在需要处理多模态数据的任务中，如图像识别、自然语言处理和社交网络分析等。通过增强少数群体的代表性，能够提高模型的公平性和准确性，具有重要的社会价值和实际影响。
📄 摘要（原文）
The potential harms of the under-representation of minorities in training data, particularly in multi-modal settings, is a well-recognized concern. While there has been extensive effort in detecting such under-representation, resolution has remained a challenge. With recent advancements in generative AI, large language models and foundation models have emerged as versatile tools across various domains. In this paper, we propose Chameleon, a system that efficiently utilizes these tools to augment a data set with a minimal addition of synthetically generated tuples, in order to enhance the coverage of the under-represented groups. Our system follows a rejection sampling approach to ensure the generated tuples have a high quality and follow the underlying distribution. In order to minimize the rejection chance of the generated tuples, we propose multiple strategies for providing a guide for the foundation model. Our experiment results, in addition to confirming the efficiency of our proposed algorithms, illustrate the effectiveness of our approach, as the unfairness of the model in a downstream task significantly dropped after data repair using Chameleon.