BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-03T00:00:00Z 不要让您的 LLM 成为一个评估基准作弊耠 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文回顾了大语言模型中的公平性问题，介绍了评估指标和去偏方法，讨论了公平性发展中的挑战和未来方向。 🎯 关键要点 大语言模型具有强大的性能和发展前景，广泛应用于现实世界。 这些模型可能捕捉到社会偏见并传播到下游任务。 本文回顾了大语言模型中的公平性研究。 介绍了中等规模和大规模模型的内在偏见和外在偏见的评估指标和去偏方法。 讨论了公平性发展中的挑战和未来方向。 🏷️ 标签 llm 公平性问题 去偏方法 大语言模型 挑战 评估指标 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
