Towards Universal Debiasing for Language Models-based Tabular Data Generation

📄 arXiv: 2509.16475v1 📥 PDF

作者: Tianchun Li, Tianci Liu, Xingchen Wang, Rongzhe Wei, Pan Li, Lu Su, Jing Gao

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-09-20

备注: EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

提出通用去偏框架UDF，解决LLM生成表格数据中的多重偏见问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格数据生成 语言模型 公平性 去偏见 互信息

📋 核心要点

  1. 表格数据集中固有的偏见会导致LLM在生成数据时加剧公平性问题，尤其是在涉及多个优势和受保护特征时。
  2. 论文提出一种通用去偏框架UDF，通过最小化优势属性和受保护属性之间的互信息来减少群体层面的依赖关系。
  3. 实验结果表明，UDF框架能够有效平衡公平性和效用，为高风险应用提供了一种可扩展且实用的去偏解决方案。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在表格数据生成方面取得了可喜的成果。然而，表格数据集中固有的历史偏见常常导致LLM加剧公平性问题，尤其是在涉及多个优势特征和受保护特征时。本文提出了一种通用去偏框架，通过同时减少优势属性和受保护属性之间的互信息来最小化群体层面的依赖关系。通过利用基于LLM的表格数据生成器的自回归结构和解析采样分布，我们的方法能够高效地计算互信息，减少了对繁琐数值估计的需求。在此基础上，我们提出了两种互补的方法：一种基于直接偏好优化（DPO）的策略，即UDF-DPO，可以与现有模型无缝集成；以及一种有针对性的去偏技术，即UDF-MIX，可以在不调整LLM参数的情况下实现去偏。大量的实验表明，我们的框架有效地平衡了公平性和效用，为高风险应用中的去偏提供了一种可扩展且实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于LLM的表格数据生成中存在的偏见问题。现有方法在处理多个优势特征和受保护特征时，难以有效减少群体层面的依赖关系，导致生成的数据带有偏见，影响公平性。现有方法通常需要繁琐的数值估计来计算互信息，效率较低。

核心思路：论文的核心思路是通过最小化优势属性和受保护属性之间的互信息来实现去偏。通过降低这些属性之间的依赖关系，可以减少LLM在生成数据时对特定群体的过度依赖，从而提高公平性。利用LLM的自回归结构和解析采样分布，可以高效地计算互信息，避免了繁琐的数值估计。

技术框架：该框架包含两个主要方法：UDF-DPO和UDF-MIX。UDF-DPO是一种基于直接偏好优化（DPO）的策略，它通过调整LLM的参数来减少偏见。UDF-MIX是一种有针对性的去偏技术，它通过混合不同的生成策略来减少偏见，而无需调整LLM的参数。两种方法都基于互信息最小化的原则，旨在减少优势属性和受保护属性之间的依赖关系。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种通用的去偏框架，该框架可以同时处理多个优势特征和受保护特征，并且能够高效地计算互信息。UDF-DPO和UDF-MIX两种方法分别代表了两种不同的去偏策略，前者通过调整模型参数，后者通过混合生成策略，为不同的应用场景提供了灵活的选择。

关键设计：UDF-DPO使用DPO算法来优化LLM的参数，目标是最小化优势属性和受保护属性之间的互信息。UDF-MIX通过混合不同的生成策略来减少偏见，例如，可以混合使用基于条件概率的生成策略和基于无条件概率的生成策略。互信息的计算利用了LLM的自回归结构和解析采样分布，避免了繁琐的数值估计。具体的损失函数设计和参数设置在论文中有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，UDF框架能够有效平衡公平性和效用。与现有方法相比，UDF-DPO和UDF-MIX在多个数据集上都取得了更好的公平性指标，同时保持了较高的生成数据质量。具体的性能提升数据未知，但论文强调了该框架在高风险应用中的实用性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、医疗、教育等高风险领域，在这些领域中，数据的公平性至关重要。例如，在信贷风险评估中，可以利用该方法生成更公平的信用评分模型，避免对特定群体产生歧视。在医疗诊断中，可以生成更公平的诊断模型，避免因种族、性别等因素导致误诊或漏诊。该研究有助于构建更公平、公正的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved promising results in tabular data generation. However, inherent historical biases in tabular datasets often cause LLMs to exacerbate fairness issues, particularly when multiple advantaged and protected features are involved. In this work, we introduce a universal debiasing framework that minimizes group-level dependencies by simultaneously reducing the mutual information between advantaged and protected attributes. By leveraging the autoregressive structure and analytic sampling distributions of LLM-based tabular data generators, our approach efficiently computes mutual information, reducing the need for cumbersome numerical estimations. Building on this foundation, we propose two complementary methods: a direct preference optimization (DPO)-based strategy, namely UDF-DPO, that integrates seamlessly with existing models, and a targeted debiasing technique, namely UDF-MIX, that achieves debiasing without tuning the parameters of LLMs. Extensive experiments demonstrate that our framework effectively balances fairness and utility, offering a scalable and practical solution for debiasing in high-stakes applications.