Bias in Sprachmodellen ansprechen mit BiasKE und FAST

Grosse Sprachmodelle (LLMs) werden immer häufiger in der Praxis eingesetzt, weshalb es wichtig ist, dass sie faire und genaue Vorhersagen liefern. Viele aktuelle Methoden zur Reduzierung von Vorurteilen führen jedoch zu unfairen Vorhersagen, weil sie sich darauf konzentrieren, verschiedene soziale Gruppen gleich zu behandeln, ohne individuelle Fakten zu berücksichtigen. Das kann zu falschen oder unerwünschten Antworten führen.

Um dieses Problem anzugehen, haben wir einen neuen Benchmark namens BiasKE geschaffen, der misst, wie gut ein Modell in Bezug auf Fairness, Spezifität und Generalisierung abschneidet. Zudem haben wir eine Methode namens Fairness Stamp (FAST) entwickelt, die es ermöglicht, die Vorhersagen des Modells so anzupassen, dass Fairness gewährleistet ist, ohne wichtiges Wissen zu verlieren. FAST identifiziert die spezifischen Teile des Modells, die Vorurteile verursachen, und passt die Ausgabe entsprechend an. Unsere Experimente zeigen, dass FAST besser abschneidet als bestehende Methoden und gleichzeitig die Gesamtfähigkeiten des Modells bewahrt.

#Das Problem mit bestehenden Methoden

Vortrainierte grosse Sprachmodelle haben bei Aufgaben wie der Beantwortung von Fragen starke Leistungen gezeigt. Oft spiegeln sie jedoch soziale Stereotypen und Vorurteile wider. Zum Beispiel könnten diese Modelle voreingenommene Annahmen über bestimmte Gruppen treffen, was dazu führt, dass sie unvernünftig handeln. Vorurteile zu reduzieren verbessert nicht nur die Gesamtleistung dieser Modelle, sondern hilft auch bei ihrer Akzeptanz in der Gesellschaft.

Aktuelle Methoden zur Minderung von Vorurteilen fallen generell in zwei Kategorien: solche, die die Trainingsdaten des Modells anpassen (Feinabstimmung), und solche, die die Verarbeitung von Eingaben durch das Modell modifizieren (Prompt-Tuning). Während die Feinabstimmung das Modell mit einem ausgewogenen Datensatz anpasst oder seine Struktur ändert, verwendet das Prompt-Tuning spezifische Eingabeaufforderungen, um das Modell in eine faire Entscheidungsfindung zu lenken.

Viele bestehende Methoden zielen darauf ab, die Ergebnisse zwischen verschiedenen demografischen Gruppen zu nivellieren, was oft zu unvernünftigen Vorhersagen auf Basis von Allgemeinwissen führt. Wenn ein Modell beispielsweise darauf trainiert wird, "Mama" und "Papa" gleich zu behandeln, ohne den biologischen Kontext einer Geburt zu berücksichtigen, kann es fehlerhafte Vorhersagen produzieren.

Dieser Ansatz kann das Verständnis des Modells für wichtige Fakten über Einzelpersonen schädigen und zu weiteren Vorurteilen führen. Der Fokus darauf, Gruppen als austauschbar zu behandeln, kann die einzigartigen Merkmale jeder Gruppe verschleiern, was zu unerwünschtem Verhalten führt.

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir einen neuen Benchmark und eine präzise Methode zur Minderung von Vorurteilen vor.

#Einführung von BiasKE

BiasKE ist ein umfassender Benchmark, den wir entwickelt haben, um die Wirksamkeit von Techniken zur Minderung von Vorurteilen zu messen. Er beinhaltet sowohl bestehende als auch neu geschaffene Datensätze. Der Benchmark bewertet Modelle anhand von zwei Hauptmassen: Differenzierungswertung (DS) und Paraphrase-Stereotypenwertung (PS).

1. Differenzierungswertung (DS): Diese Kennzahl misst, ob ein Modell sein ursprüngliches Wissen über Einzelpersonen nach der Entbiasierung beibehält.

2. Paraphrase-Stereotypenwertung (PS): Diese Bewertung evaluiert, wie gut das Modell auf ähnliche Arten von Wissen nach der Entbiasierung generalisiert.

In BiasKE haben wir auch einen Datensatz erstellt, der sensible soziale Kenntnisse enthält, die nicht neutralisiert werden sollten, wie "Meine Mama bringt mich zur Welt." Dazu haben wir eine Reihe von paraphrasierten Aussagen entwickelt, die dieselbe Bedeutung beibehalten, aber in der Sprache variieren.

#Die Fairness Stamp-Methode

Die Fairness Stamp (FAST)-Methode konzentriert sich darauf, das Modell so anzupassen, dass Vorurteile auf einer detaillierteren Ebene behandelt werden. Anstatt alle Vorurteile einheitlich zu entfernen, nimmt FAST spezifische Anpassungen für einzelne Aussagen vor, die eine Voreingenommenheit gegenüber bestimmten Gruppen zeigen.

Die Methode besteht aus zwei Hauptschritten:

1. Identifizierung von voreingenommenem Wissen: Wir finden heraus, wo innerhalb des Modells Vorurteile vorhanden sind, indem wir analysieren, welche Teile dafür verantwortlich sind, dass voreingenommene Vorhersagen getroffen werden.

2. Kalibrierung von Vorurteilen: Sobald wir wissen, wo Vorurteile existieren, fügen wir ein kleines zusätzliches Netzwerk (den Fairness Stamp) in diese Bereiche ein. Dieses Stamp modifiziert die Ausgabe, um Vorurteile zu mildern und gleichzeitig das Wissen über verwandte Themen zu bewahren.

Durch die Konzentration auf individuelle Vorurteile anstelle von Gruppen zielt FAST darauf ab, die Fähigkeit eines Modells zu erhalten, echte Unterschiede zwischen sozialen Gruppen zu erkennen, während schädliche Stereotypen angesprochen werden.

#Experimentelle Ergebnisse

Wir haben FAST an mehreren bestehenden Datensätzen zu Vorurteilen wie Geschlecht, Rasse und Religion getestet. Diese Experimente zeigten, dass FAST die traditionellen Methoden bei der Minderung von Vorurteilen und der Wissensbewahrung deutlich übertraf. Für die getesteten Modelle, einschliesslich BERT und GPT-2, zeigten die Ergebnisse bemerkenswerte Verbesserungen sowohl in der Fairness als auch in der Qualität der Vorhersagen.

Unsere Erkenntnisse zeigen auch, dass FAST effektiv auf grössere Modelle wie GPT-Neo und Llama skaliert werden kann. Das bedeutet, dass es in praktischen Anwendungen eingesetzt werden kann, in denen grössere Modelle verwendet werden.

#Verständnis der Effektivität von FAST

Die Effektivität von FAST ergibt sich aus seiner Fähigkeit, die Art und Weise, wie Vorurteile behandelt werden, individuell anzupassen, während die Gesamtleistung des Modells erhalten bleibt. Beispielsweise stellten wir bei der Bewertung der Modelle mit BiasKE fest, dass andere Methoden beim Beibehalten des Wissens über Einzelpersonen schlecht abschnitten, was zu einem Rückgang ihrer Leistung führte.

Im Gegensatz dazu hielt FAST hohe Werte in sowohl DS als auch PS über verschiedene Datensätze hinweg. Es übertraf sogar Methoden zur Wissensbearbeitung, die zuvor entwickelt worden waren. Die Ergebnisse zeigten, dass FAST erfolgreich Vorurteile beseitigte, ohne die Integrität des Modells zu gefährden.

#Der Prozess der Vorurteilsminderung

Der Prozess der Vorurteilsminderung mit FAST umfasst mehrere Schritte:

1. Modell mit voreingenommener Wissens eingeben: Zuerst geben wir das voreingenommene Wissen in das Modell ein, um Vorhersagen zu sammeln.

2. Gegenfaktoren verwenden: Als Nächstes ersetzen wir bestimmte Wörter in der Eingabe, um gegenfaktisches Wissen zu erzeugen und zu sehen, wie sich die Vorhersagen des Modells ändern, indem wir die verborgenen Zustände, die mit voreingenommenem Wissen verbunden sind, effektiv aktualisieren.

3. Wiederherstellungsgrad berechnen: Durch die Analyse, wie die Vorhersagen des Modells nach Anpassungen wieder auf faire Vorhersagen zurückkehren, können wir feststellen, welche Schichten am meisten für Vorurteile verantwortlich sind.

4. Ausgaben der Schichten anpassen: Schliesslich wenden wir unseren Fairness Stamp auf die identifizierten Schichten an, um sie für Fairness zu optimieren, ohne das ursprüngliche Wissen des Modells zu gefährden.

#Herausforderungen des Benchmarks

Bei der Entwicklung von BiasKE standen wir vor mehreren Herausforderungen. Ein wesentliches Problem war, sicherzustellen, dass der Datensatz eine Reihe von Vorurteilen abdeckte und sich nicht nur auf stereotype soziale Vorurteile konzentrierte. Unser Differenzierungsdatensatz zielt darauf ab, sowohl gängige Vorurteile als auch echte Unterschiede zwischen Gruppen zu berücksichtigen.

Der Benchmark hebt auch die Schwierigkeiten hervor, mit denen bestehende Methoden konfrontiert sind. Viele traditionelle Methoden erzielten beispielsweise durchschnittliche Werte, die auf unseren Massstäben weit von optimalen Ergebnissen entfernt waren, was ihre Grenzen verdeutlicht.

#Weitere Analysen

Durch zusätzliche Experimente haben wir die Fähigkeit von FAST in verschiedenen Szenarien bewertet, einschliesslich der kontinuierlichen Aktualisierung des Modells und der Anwendung über mehrere Schichten. Wir fanden heraus, dass die Leistung in verschiedenen Konfigurationen robust blieb.

Darüber hinaus haben wir untersucht, wie gut FAST die allgemeinen Sprachverständnisfähigkeiten nach der Vorurteilsminderung beibehielt. Die Ergebnisse zeigten, dass FAST die Fairness verbessern konnte, während auch die Gesamtleistung des Modells unterstützt wurde.

#Rechenleistungseffizienz

In unseren Tests stellte sich heraus, dass FAST relativ wenige zusätzliche Parameter benötigt und Schnell auf verfügbarer Hardware arbeitet. Die Effizienz sowohl in Bezug auf Zeit als auch auf Ressourcen macht es machbar für Echtzeitanwendungen.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Unsere Arbeit führt zu einem neuen Ansatz für Vorurteile in Sprachmodellen, wobei die Bedeutung von Spezifität und individuellem Wissen betont wird. Die Methoden, die wir entwickelt haben, einschliesslich BiasKE und FAST, zeigen die Wirksamkeit unseres Ansatzes, Fairness zu fördern, während die ursprüngliche Integrität des Wissens innerhalb der Modelle gewahrt bleibt.

In Zukunft erkennen wir, dass noch viel Arbeit vor uns liegt. Weitere Forschungen können automatische Methoden zur Erkennung von Vorurteilen erkunden, unsere Arbeit auf konversational AI ausweiten und Themen im Zusammenhang mit grösseren Modellen angehen. Diese Bestrebungen werden weiterhin unser Verständnis und unsere Fähigkeiten zur Gewährleistung fairer KI-Systeme verbessern.

#Danksagungen

Wir schätzen die harte Arbeit aller Beteiligten an dieser Forschung. Wir freuen uns auf weitere Diskussionen und Fortschritte im Bereich der Vorurteilsminderung.

#Literaturverzeichnis

Während dieses Papier Ergebnisse und Methoden zusammenfasst, sind vollständige Zitationen und Details zu vorherigen Arbeiten in der einschlägigen Literatur verfügbar. Interessierte Personen können sich an diesen Ressourcen orientieren, um ein tieferes Verständnis des Kontexts und der Implikationen dieser Forschung zu gewinnen.