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debiasing strategies
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大型语言模型中的偏见解读：一种基于特征的方法
大型语言模型（LLMs）具有卓越的性能，在各种自然语言处理（NLP）任务中表现出色。本文通过一种新颖的基于特征的分析方法研究了 LLMs 内部偏见的传播。我们的发现揭示了 LLMs 中偏见的复杂性质并强调了定制的去偏方法的必要性，为有效缓解
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16 days ago
法官的判断：对 LLMs 中两两比较评估的位置偏见的系统调查
LLM-as-a-Judge 存在固有的偏见，特别是位置偏见，这项研究使用一种框架来系统研究和量化位置偏见，并通过评估实现验证，发现不同评委和任务之间的偏见存在显著差异。研究为评估提供了多维度的框架，指导评委模型的选择，并为未来的研究提供了
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22 days ago
将粒度偏差作为对比损失边际融入视频字幕生成模型
视频字幕模型容易受到短尾分布短语的影响，导致生成含糊不清的句子，而现有的去偏置策略往往会导入外部知识来构建单词的依赖树或通过复杂的损失函数和额外的输入特征来完善频率分布，缺乏可解释性且难以训练。为了减轻模型对颗粒度偏差的影响，我们引入了一种
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7 months ago
应对流行度分布变动的稳健协同过滤
该研究提出了一种简单而有效的消除偏见策略 PopGo，该策略通过量化和减少基于流行度表示的互动式快捷方式的程度，而无需对测试数据进行任何假设，在两个高性能的协同过滤模型（MF、LightGCN）上，PopGo 在四个基准数据集上显著超越了现
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9 months ago
SIGIR
AutoDebias: 为推荐学习去偏见
基于 risk-discrepancy 的架构能很好的概括现有去偏见策略，并提出一个 meta-learning 算法 AutoDebias 用于训练，通过对两个真实数据集和一个模拟数据集的验证，AutoDebias 证明了其在去偏见方面的
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3 years ago
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