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大型語言模型測試階段的公平性和穩健性


核心概念
大型語言模型 (LLM) 在測試階段容易受到輸入中虛假特徵的影響,而基於因果推論的「情境外提示」(OOC) 技術可以有效提高 LLM 預測的公平性和穩健性。
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本研究論文探討了如何提高大型語言模型 (LLM) 在測試階段預測的公平性和穩健性。 研究背景 近年來,LLM 被廣泛應用於各種決策制定場景,但由於訓練數據中可能存在偏差,LLM 的預測結果也可能存在社會歧視或對輸入中的虛假特徵過於敏感的問題。由於訓練 LLM 的成本高昂,只有少數資源豐富的企業才能進行,因此開發無需重新訓練的測試階段解決方案至關重要。 現有方法的局限性 現有的測試階段解決方案主要依賴於在提示中加入指令,試圖影響 LLM 的預測結果,例如要求 LLM 保持公平或避免刻板印象。然而,這種方法的挑戰在於它隱含地依賴於 LLM 對偏差的理解,而 LLM 對偏差的定義可能與人類不同。 因果推論和分層不變性 本研究採用因果推論的視角來定義公平性和穩健性,並提出了一種稱為「分層不變性」的概念。分層不變性要求在對虛假或受保護屬性進行干預時,預測結果應保持穩定。與傳統的反事實不變性相比,分層不變性更具實用性,並且可以從觀察數據中進行測量。 情境外提示 (OOC) 技術 為了在測試階段實現分層不變性,本研究提出了一種稱為「情境外提示」(OOC) 的零樣本學習方法。OOC 技術利用用戶對任務的因果知識,通過以下步驟模擬分層反事實數據增強: 情境模糊化: 使用角色扮演提示,從輸入中移除與虛假或受保護屬性相關的資訊。 情境添加: 將隨機選擇的新情境資訊添加到模糊化的輸入中。 預測和聚合: 使用 LLM 對轉換後的輸入進行預測,並聚合多個預測結果以提高準確性。 實驗結果 實驗結果表明,OOC 提示技術能夠在多個真實世界的文本分類任務中顯著提高 LLM 預測的分層不變性,同時保持預測性能。此外,隨著分層條件集包含更多關於外生變量的資訊,OOC 技術的預測結果也更接近於反事實不變性,表明其在個體層面上也能提高公平性和穩健性。 總結 本研究提出了分層不變性作為 LLM 測試階段公平性和穩健性的核心概念,並開發了 OOC 提示技術來實現分層不變性。實驗結果證明了 OOC 技術在提高 LLM 預測公平性和穩健性方面的有效性。
統計資料
OOC 在 27 組任務和模型中的 23 組中優於標準提示。 OOC 在 27 組任務中的 20 組中提供了最大的改進。 OOC 平均而言,對原始預測性能的影響不超過 0.05,最差情況下在 Toxic Comments 數據集中使用 gpt-4-turbo 時影響為 0.10。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Leonardo Cot... arxiv.org 10-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.07685.pdf
Test-Time Fairness and Robustness in Large Language Models

深入探究

如何將 OOC 提示技術應用於其他自然語言處理任務,例如機器翻譯或文本摘要?

將 OOC 提示技術應用於機器翻譯或文本摘要等其他自然語言處理任務,需要根據任務特性進行調整,以下是一些思路: 1. 識別任務中的偏差來源(Z)和分層變數(S): 機器翻譯: 偏差可能來自於訓練數據中的性別、種族或文化偏見,例如將“醫生”預設翻譯為男性。分層變數可以是涉及的人物職業、文本類型等。 文本摘要: 偏差可能來自於數據中對特定主題或觀點的偏好,導致摘要偏向於特定立場。分層變數可以是文本來源、主題類別等。 2. 設計針對性的混淆和添加提示: 機器翻譯: 混淆: 可以使用提示讓模型將涉及偏差的詞彙或句子替換為更中性的表達,例如將“男醫生”替換為“醫生”。 添加: 可以使用提示讓模型在翻譯時考慮不同的上下文,例如要求模型分別翻譯“一位醫生”和“一位女醫生”。 文本摘要: 混淆: 可以使用提示讓模型移除或替換文本中可能帶有偏見的關鍵詞或句子。 添加: 可以使用提示讓模型在生成摘要時考慮不同的觀點或角度,例如要求模型分別生成“支持者”和“反對者”的摘要。 3. 評估指標調整: 機器翻譯: 除了評估翻譯的流暢度和準確性,還需要評估其在不同上下文下的公平性和穩健性,例如使用 BLEU 分數的變體來衡量不同性別或種族群體的翻譯質量差異。 文本摘要: 除了評估摘要的資訊完整性和簡潔性,還需要評估其在不同主題或觀點上的中立性和客觀性,例如使用 ROUGE 分數的變體來衡量摘要與原文不同觀點的重疊度。 總之,將 OOC 提示技術應用於其他自然語言處理任務需要仔細分析任務特性,設計針對性的混淆和添加提示,並選擇合適的評估指標。

是否存在其他比分層不變性更強的公平性和穩健性概念,以及如何在測試階段實現這些概念?

是的,存在比分層不變性更強的公平性和穩健性概念,例如: 反事實公平性 (Counterfactual Fairness): 要求對於同一個體,如果其敏感屬性(例如種族、性別)不同,模型的預測結果應該保持一致。這是比分層不變性更强的要求,因為它關注的是個體層面的公平性,而分層不變性則是在特定分層下的公平性。 因果公平性 (Causal Fairness): 關注模型預測結果與敏感屬性之間的因果關係,要求消除模型對敏感屬性的直接或間接依赖。這比反事實公平性更進一步,因为它要求模型的決策不受敏感屬性的任何影響。 在測試階段實現這些更强的公平性概念非常困難,因為它們需要對模型的內部機制和數據生成過程有更深入的理解。以下是一些可能的探索方向: 開發更强大的反事實推理技術: 例如,可以利用生成模型來生成更逼真的反事實樣本,用於評估模型的反事實公平性。 結合因果發現和因果推斷技術: 可以利用因果發現技術識別數據中的因果關係,並利用因果推斷技術評估模型在不同干預下的表現,從而評估模型的因果公平性。 設計新的模型架構和訓練方法: 例如,可以設計顯式地將因果關係納入模型的架構,或者開發新的訓練方法來鼓勵模型學習公平的表示。 總之,實現比分層不變性更强的公平性和穩健性概念需要更深入的研究和探索,結合反事實推理、因果推斷等技術,並開發新的模型架構和訓練方法。

如何評估 OOC 提示技術對 LLM 解釋性和可信度的影響?

評估 OOC 提示技術對 LLM 解釋性和可信度的影響至關重要,以下是一些方法: 1. 分析模型決策依據: 注意力機制可視化: 分析模型在進行預測時關注的輸入文本部分,判斷模型是否過度依賴與偏差相關的詞彙或句子。 特徵重要性分析: 識別對模型預測結果影響最大的特徵,判斷這些特徵是否與偏差相關。 2. 設計針對性的測試集: 反事實樣本測試: 構建與原始樣本僅在敏感屬性上不同的反事實樣本,比較模型在這些樣本上的預測結果,評估模型是否對敏感屬性產生了不公平的偏見。 擾動測試: 對輸入文本進行微小的擾動,例如替換同義詞或改變語序,觀察模型預測結果的變化,評估模型的穩定性和魯棒性。 3. 主觀評估: 人工評估: 邀請人類評估者對模型的預測結果進行評分,例如評估結果的公平性、合理性和可信度。 比較評估: 將 OOC 提示技術與其他公平性干預方法進行比較,例如使用標準提示或其他去偏差技術,評估不同方法對模型解釋性和可信度的影響。 4. 長期監測: 持續監測模型的表現: 隨著時間的推移,持續監測模型在不同任務和數據集上的表現,以及模型的解釋性和可信度,以及時發現潛在問題。 總之,評估 OOC 提示技術對 LLM 解釋性和可信度的影響需要結合多種方法,包括分析模型決策依據、設計針對性的測試集、進行主觀評估以及長期監測模型的表現。
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