24、机器学习中的偏差、公平性与模型漂移应对策略

机器学习中的偏差、公平性与模型漂移应对策略

1. 机器学习中的公平性与偏差缓解

在机器学习中，确保模型的公平性至关重要。可以采用以下几种方法来实现公平性：
- 数据预处理阶段
- 平衡数据分布 ：就像确保餐桌上每个人都能得到等份的披萨一样，要保证不同的人口群体在数据集中有平等的代表。
- 公平性正则化 ：将公平性作为一种“调味料”引入损失函数，帮助在准确性和公平性之间取得平衡，防止模型偏向数据集中的多数群体。
- 对抗性去偏 ：训练一个对抗网络来学习公平的表示，就像有一个小厨房助手，确保在构建模型时不过度使用特定的“成分”（如敏感属性）。
- 模型后处理阶段
- 模型校准 ：如同品尝菜肴后调整调味料一样，在模型训练完成后进行校准，确保模型的预测概率在不同人口群体中具有相同的“风味”。
- 调整决策阈值 ：如果发现模型对少数群体的评分始终较低，可以为该群体调整决策阈值，就像降低跳高的横杆高度，使其对某些参与者更加公平。
- 公平感知集成方法 ：类似于一组厨师，各自专注于一餐的不同部分，确保整个用餐体验平衡且公平。

2. 大语言模型（LLMs）中的偏差问题

大语言模型（如GPT - 3、BERT）在自然语言处理领域取得了巨大的成功，但它们并非没有问题，其中一个显著的问题就是偏差。
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