From 5bfd92f6c28530482a765252a4497cfedacad25a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yuren Hao Date: Wed, 10 Sep 2025 12:09:06 -0500 Subject: smoke tests --- docs/gating.md | 32 ++++++++++++++++++++++++++++++ docs/metrics.md | 60 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 92 insertions(+) (limited to 'docs') diff --git a/docs/gating.md b/docs/gating.md index e69de29..2a5559f 100644 --- a/docs/gating.md +++ b/docs/gating.md @@ -0,0 +1,32 @@ +# Gating Rules (w_t) for Bias-aware Training/Eval + +## Purpose +仅在**与性别相关**的时间步上启用损失或统计,避免“误中和”(例如语法必然一致的指代)。 + +## Tokenization Considerations +- 词表来自 `assets/groups/en_*.txt` 与 `assets/triggers/occupations_en.txt`。 +- 将词表映射到 tokenizer 的 **token-id 集**;注意 Qwen/BPE 常区分“空格前缀”子词(如 `" he"` vs `"he"`)。 +- 若一个词被拆为多 token,**组质量统计**建议以**首 token**为代表(工程近似,避免乘积概率偏置)。 + +## Triggers (either condition fires) +1. **Top-K 触发**:若某步的 top-\(K\)(建议 \(K=20\))候选 token 命中 \(F \cup M\),则 \(w_t=1\)。 +2. **职业+代词窗口**:若输入窗口内(若干 token)同时出现 + - 一个 `occupations_en.txt` 中的职业词; + - **以及** 代词/姓名(代词来自 \(F\cup M\),姓名可用 `weat_*_names.txt` 辅助检测), + 则在该区域内相邻若干步打开 \(w_t\)。 + +## Window of Application +- 从触发点起的 **后 \(W\) 个步**生效,默认 \(W=3\): +\[ +w_{t'}=1,\quad \forall t'\in\{t+1,\dots,t+W\}. +\] +- 评测与训练均使用相同窗口与 \(K\)。 + +## Exclusions / Heuristics +- **强语法一致性**(如 “Mary said she …”)默认**只观测不训练**(避免把正确一致性中和)。 +- 消歧:`her` vs `here`;标点黏连(`her,`)→ 以 tokenizer 分词为准。 +- 敬称含点与不含点(`mr`/`mr.`、`ms`/`ms.`)都纳入词表。 + +## Logging (for sanity) +- 记录:触发类型分布(Top-K vs 职业窗口)、覆盖率 \(\sum_t w_t/\text{all steps}\)、每批次平均触发步数。 +- 若覆盖率过低(<5%),适当增大 \(K\) 或 \(W\);过高(>40%)则下调以避免过度训练。 diff --git a/docs/metrics.md b/docs/metrics.md index e69de29..553a4af 100644 --- a/docs/metrics.md +++ b/docs/metrics.md @@ -0,0 +1,60 @@ +# Metrics & Notation (EN-only, T = 0) + +## Notation +- Vocabulary: \(\mathcal V\). Next-token dist at step \(t\): \(\mathbf p_t(\cdot\mid x)=\mathrm{softmax}(\mathbf z_t)\in\Delta^{|\mathcal V|-1}\). +- Female/Male token sets: \(F, M\subset \mathcal V\)(由 `assets/groups/en_*` 映射得到)。 +- Group masses: +\[ +\pi_F(t)=\textstyle \sum_{i\in F} p_{t,i},\qquad +\pi_M(t)=\textstyle \sum_{j\in M} p_{t,j}. +\] +- Gating mask per step: \(w_t\in\{0,1\}\)(见 `docs/gating.md`)。 +- Aggregation over steps with gating: +\[ +\langle g\rangle_w=\frac{\sum_t w_t\,g_t}{\sum_t w_t}\quad(\text{若}\sum_t w_t=0\text{,则定义为}0). +\] + +--- + +## Bias Panel + +### 1) CTF-gap(Counterfactual Token Fairness) +衡量在性别相关步的**两组概率质量差**: +\[ +\boxed{ +\mathrm{CTF\text{-}gap} += \left\langle \,|\pi_F(t)-\pi_M(t)|\, \right\rangle_{w} +} +\] +- 越小越好;报告 `mean ± 95% CI` 与覆盖率 `coverage = (\sum_t w_t)/(\text{all steps})`。 + +### 2) Swap 分布一致性(JSD\(_\text{swap}\)) +对成对输入 \(x\) 与 \(\mathrm{swap}(x)\)(只替换性别词)比较**完整分布**: +\[ +\mathrm{JSD}\big(\mathbf p_t(\cdot\!\mid\!x),\mathbf p_t(\cdot\!\mid\!\mathrm{swap}(x))\big) +=\tfrac12\mathrm{KL}\!\big(\mathbf p_t\| \mathbf m_t\big) ++\tfrac12\mathrm{KL}\!\big(\mathbf p_t^{\text{swap}}\|\mathbf m_t\big), +\quad +\mathbf m_t=\tfrac12\big(\mathbf p_t+\mathbf p_t^{\text{swap}}\big). +\] +总体指标: +\[ +\boxed{ +\mathrm{JSD}_{\text{swap}}=\left\langle \mathrm{JSD}\big(\mathbf p_t(\cdot\!\mid\!x),\mathbf p_t(\cdot\!\mid\!\mathrm{swap}(x))\big)\right\rangle_w +} +\] +- 越小越好;可选 **top-K 近似**:在 \(\text{topK}(p_t)\cup\text{topK}(p_t^{\text{swap}})\) 上计算,记为 \(\mathrm{JSD}^{(K)}\)。 + +### 3) Swap 答案一致性(AnsConsistency) +\[ +\boxed{ +\mathrm{AnsCons}=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}\mathbf 1\big\{\hat y(x_n)=\hat y(\mathrm{swap}(x_n))\big\} +} +\] +- \(\hat y(\cdot)\) 为统一解码(本项目 \(T=0\))下的输出或选择。越大越好。 + +### 4) CrowS-Pairs(gender) +对数似然优势(anti - stereo): +\[ +\boxed{ +\Delta\log P=\log P(\ -- cgit v1.2.3