论文解读 | ACL2024 Outstanding Paper：因果指导的主动学习方法：助力大语言模型自动识别并去除偏见

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点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 点击阅读原文观看作者直播讲解回放！ 作者简介 孙洲浩 ，哈尔滨工业大学SCIR实验室博士生 概述 尽管大语言模型（LLMs）展现出了非常强大的能力，但它们仍然面临与各种偏见相关的挑战。传统的自动去偏见方法主要针对判别式模型，在应对生成式LLMs固有的复杂偏见方面存在困难。为了解决这些局限性，作者设计了因果指导的主动学习方法来自动自主地识别LLMs的偏见模式并减轻LLMs的偏见。具体来说，首先通过因果不变理论揭示了语义信息和偏见信息的本质区别，然后据此自动识别有偏数据并归纳可解释的偏见模式，最终利用这些识别出的有偏数据和偏见模式通过上下文学习的方法来减轻LLMs的偏见。实验结果表明，所提出的因果主动学习方法能够有效地识别有偏数据并归纳可解释的偏见模式 ………………………………