Reducing Large Language Model Bias with Emphasis on “Restricted Industries”

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily LLM Bias 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/139435852
本文关注大型语言模型的偏见问题，尤其是受限行业中的偏见。研究提出了一种自动化机制，通过增强特定数据集来减少模型的偏见，并引入了mb和db指数来量化模型和数据集的偏差。研究还计划建立一个在线平台，以便进一步评估和减轻NLP系统中的偏见。

本文是LLM系列文章，针对《Reducing Large Language Model Bias with Emphasis on “Restricted
Industries”

减少大型语言模型的偏差，强调“受限行业”：自动数据集增强和偏见量化

摘要

尽管大型语言模型的能力越来越强，但人们对它们产生的偏见表示担忧。在本文中，我们提出了一种新的、自动化的机制，通过在偏差生产者的视角下和在数据有限的“受限行业”的背景下增加指定的数据集来消除偏差。我们还创建了两个新的额外指标，mb指数和db指数，以量化偏差，考虑到偏差是由于固有的模型架构和数据集质量造成的。

1 引言

2 文献综述

3 方法

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