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Bias Vector: Mitigating Bias in Language Models through Task Arithmetic Methods

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种“偏差向量”方法，以减少语言模型中的偏见。通过在有偏数据上训练并减去偏差向量，研究表明该方法在SEAT上提升了0.177点，且未影响下游任务性能。

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标签

SEAT models vector 下游任务 偏差向量 偏见 语言模型
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