Bias Benchmark for Generation (BBG)

arXiv2025-03-10 更新2025-03-13 收录

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http://arxiv.org/abs/2503.06987v1

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资源简介：

Bias Benchmark for Generation (BBG)是一个用于评估大型语言模型（LLM）在社会偏见方面的基准数据集，由KAIST的研究人员构建。该数据集基于英语和韩语的BBQ（Bias Benchmark for QA）数据集，通过替换故事情境中的人物描述为中性的占位符，来评估LLM在长篇故事生成中的偏见。BBG包含9个类别的232个模板和12个类别的286个模板，分别对应英语和韩语版本，共计120508个故事和问题对。该数据集旨在解决LLM在长篇生成中的社会偏见评估问题，推动公平的自然语言处理系统的发展。

提供机构：

KAIST

创建时间：

2025-03-10

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

BBG数据集的构建方式是在现有QA基准数据集BBQ的基础上，通过替换故事背景中的人物描述为中性占位符，然后要求大型语言模型（LLMs）生成故事情节的延续。数据集首先构建了英文和韩文版本，通过对十个LLMs的生成结果进行评估，来衡量中性和偏见的生成概率。评估过程中，通过对故事中人物顺序的交换，生成两个版本的故事，并使用机器阅读理解来评估生成内容的偏见程度。

特点

BBG数据集的特点在于它能够评估LLMs在长篇生成中的社会偏见，这是现有评估方法所难以做到的。数据集通过比较QA和生成任务中的偏见评估结果，揭示了两种评估方法之间的差异。此外，BBG数据集覆盖了9个社会偏见类别（英文版本）和12个类别（韩文版本），为评估LLMs的偏见提供了丰富的场景。

使用方法

使用BBG数据集的方法包括首先对LLMs进行故事生成的任务，然后通过机器阅读理解来评估生成内容的中性和偏见程度。评估指标包括中性和偏见得分，中性和偏见得分分别衡量LLMs生成内容中性与偏见的比例。用户可以按照数据集中的模板，随机选择一个人物对，并创建两个版本的故事，然后让LLMs生成故事的延续，最后使用机器阅读理解来评估生成内容的偏见程度。

背景与挑战

背景概述

随着自然语言处理技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在理解和生成自然语言方面取得了显著进展。然而，这些模型往往反映了训练数据集中嵌入的社会偏见，这可能导致边缘化群体面临不公平和歧视性的结果。为了准确量化这些偏见并促进公平的NLP系统开发，KAIST的研究人员提出了Bias Benchmark for Generation (BBG)数据集。BBG是一个基于故事生成的评估基准，旨在评估长文本生成中的社会偏见。该数据集由Jiho Jin、Woosung Kang、Junho Myung和Alice Oh等研究人员构建，它通过让LLMs生成故事续写来评估模型在故事生成中的社会偏见。BBG数据集在英语和韩语两种语言中构建，通过比较十种LLMs的生成结果，揭示了模型在故事生成中的社会偏见程度。BBG的提出为评估和缓解LLMs中的社会偏见提供了新的视角和方法，对于推动公平的NLP系统发展具有重要意义。

当前挑战

尽管BBG数据集为评估LLMs中的社会偏见提供了新的工具，但仍面临一些挑战。首先，现有的大多数评估方法主要依赖于多项选择题格式，这种格式难以全面捕捉自然语言生成的微妙和上下文依赖性。其次，构建长文本生成评估基准需要大量的时间和精力，且需要解决如何有效地衡量模型生成文本中的偏见问题。此外，由于BBG数据集基于故事生成，因此它可能无法涵盖现实世界中存在的所有社会偏见。最后，如何将BBG评估方法应用于其他语言和领域的评估也是一个值得研究的挑战。

常用场景

经典使用场景

BBG数据集被广泛用于评估大型语言模型（LLMs）在长文本生成中的社会偏见。通过要求LLMs根据故事提示生成故事续写，BBG能够捕捉到自然语言生成中复杂且依赖于上下文的性质，从而更准确地量化LLMs的社会偏见。这一过程包括使用机器阅读理解来评估生成的输出，并确定模型是否将中性占位符与特定角色一致地关联起来。BBG在英语和韩语中构建了基准数据集，涵盖了九个和十二个类别，包括年龄、宗教、残疾状况、社会经济状况、性别认同、国籍、性取向、种族/民族和身体外观。

衍生相关工作

BBG数据集的提出衍生了一系列相关工作，包括但不限于对其他语言和文化的偏见评估基准的开发。例如，CBBQ（Huang和Xiong，2024年）是一个基于人类-AI协作的中国偏见基准数据集，而JBBQ（Yanaka等人，2024年）是一个用于分析日本大型语言模型中社会偏见的基准数据集。此外，MBBQ（Neplenbroek等人，2024年）是一个用于跨语言比较生成LLMs中刻板印象的数据集。这些相关工作进一步扩展了BBG数据集的应用范围，并为研究人员提供了更多的工具来评估和减少LLMs中的社会偏见。

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