概念漂移：揭示基础模型中的偏见

🧠 引言

在当今的机器学习领域，深度神经网络无疑是一位“超能英雄”，尤其是那些经过微调的基础模型（Foundational Models），它们在医疗、金融、甚至刑事司法等关键领域中大展拳脚。然而，这些模型并不像超级英雄电影中的钢铁侠那样透明。相反，它们常常是“黑箱”式操作，内部的决策过程对我们来说就像云里雾里。而问题的核心在于，尽管一个模型可能已经通过了社区的验证，但它在微调过程中使用的数据集往往会在模型中“植入”新的偏见。

这就像你给一个已经训练有素的厨师一个不新鲜的洋葱，不管这位厨师多么厉害，他的菜肴都会带有一些不该有的味道。这样的偏见可能会加剧现有的不平等，甚至创造新的歧视形式。于是，这样的场景就像一场“子群体漂移”的戏码，某些数据中的偏见自然而然地浮现。

在这篇文章中，我们提出了一种新的方法——概念漂移（ConceptDrift），它能够通过分析基础模型中的权重漂移来识别模型中的偏见。与以往仅通过数据分析的方法不同，我们的方法可以深入探讨模型自身的决策过程，找出那些“不