摘要

本文提出了一种用于评估大型语言模型（LLM）使用案例中偏见和公平性的实用框架。该框架允许从业者根据特定LLM使用案例的特征确定应使用的评估指标。文章首先定义了LLM中的偏见和公平性风险，并将其映射到不同类型的使用案例中，然后详细介绍了各种评估这些风险的指标。此外，文章还引入了几种新的偏见和公平性评估指标，包括基于对立事实的指标和基于刻板印象分类器的指标。该框架的实用性在于所有评估指标仅使用LLM的输出进行计算，使得从业者可以轻松应用。

原理

本文的核心贡献是一个决策框架，该框架允许从业者根据LLM使用案例的特征和利益相关者的价值观选择合适的偏见和公平性评估指标。框架的工作原理基于以下几个关键步骤：

1. 风险分类：首先，文章将LLM中的偏见和公平性风险分为几类，包括毒性、刻板印象、对立事实公平性和分配伤害。
2. 使用案例映射：将这些风险映射到不同的LLM使用案例中，如文本生成与摘要、分类和推荐。
3. 指标定义：为每个风险类别定义了一系列评估指标，这些指标考虑了使用案例的具体特征和潜在风险。
4. 实际应用：所有评估指标仅基于LLM的输出进行计算，无需访问模型的内部结构，这大大简化了实际应用的复杂性。

流程

1. 确定使用案例：从业者首先确定其LLM的具体使用案例，例如文本生成、分类或推荐。
2. 风险评估：根据使用案例的特征，评估可能存在的偏见和公平性风险。
3. 选择指标：利用文章提出的决策框架，选择适合的评估指标。例如，对于文本生成和摘要使用案例，如果不能满足公平无意识（FTU），则应包括对立事实公平性和刻板印象评估指标。
4. 执行评估：使用选定的指标对LLM的输出进行评估，计算相关指标值。
5. 结果分析：分析评估结果，识别和理解模型中的偏见和公平性问题。

应用

该框架为LLM的偏见和公平性评估提供了一个系统化的方法，适用于各种LLM应用场景，如客户服务、内容推荐和数据分析等。通过有效评估和减少偏见，可以提高LLM应用的公平性和社会接受度，推动人工智能技术的健康发展。