Jun, 2024
性别偏见 - VL：通过反事实探测在视觉语言模型中进行性别偏见基准测试
GenderBias-\emph{VL}: Benchmarking Gender Bias in Vision Language Models via Counterfactual Probing
Yisong Xiao, Aishan Liu, QianJia Cheng, Zhenfei Yin, Siyuan Liang...
TL;DR这篇论文介绍了 GenderBias-VL 基准测试，通过使用反事实视觉问题评估 LVLMs 中与职业相关的性别偏见，以个体公平标准为基准。该基准测试包含 34,581 个视觉问题反事实对，涵盖了 177 个职业，发现现有的 LVLMs 普遍存在性别偏见。