Feb, 2025

GRADIEND:在神经网络中实现单义特征学习以消除变换器模型的性别偏见

TL;DR本研究解决了人工智能系统中普遍存在的性别偏见问题。通过引入一种新颖的编码器-解码器方法,利用模型梯度学习单一的性别信息特征神经元,实现对变换器模型的去偏见。研究表明,该方法在多个基于编码器的模型中有效,显示出更广泛应用的潜力。