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MAFIA: 多适配器融合式全包含语言模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员通过结构化知识和大型生成模型，提出了一种模块化消除预训练语言模型中多个偏见维度的方法。他们证明了该方法在多个任务和多种语言上的有效性。
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关键要点
- 研究人员提出了一种模块化方法，旨在消除预训练语言模型中的多个偏见维度。
- 该方法结合了结构化知识和大型生成模型，采用半自动方式构建多样化反事实数据扩充（CDA）。
- 现有的去偏见方法未考虑多个社会偏见之间的相互作用。
- 新方法利用社会偏见之间的协同效应，能够同时进行多偏见去偏见。
- 通过在多个任务和多种语言上进行广泛评估，证明了该方法的有效性。
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