自动生成测试内容中的公平性问题识别
原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
本研究探讨了无监督风格转移和GPT-3技术在文本分类器公平性问题上的应用，分析了预训练语言模型的公平性及其偏见。研究表明，使用人口统计扰动数据可以提高模型的公平性，减少偏见，同时保持性能。此外，提出了多种控制文本生成中偏见的方法，并强调了公平性评估的重要性。
❓
Q&A
如何使用GPT-3技术解决文本分类器的公平性问题？
本研究提出使用无监督风格转移和GPT-3的零-shot技术，结合众包研究验证生成的公平语句对，以训练公平感知模型。
研究中提到的后处理方法有哪些？
研究提出了两种后处理方法，成功提高了各种预训练语言模型的公平性，适用于结构化表格数据。
如何量化和减少语言模型中的情感偏见？
通过分析敏感属性的值变化，采用个体和团体公正度量，并使用正则化方法提高公正度量。
现有语言生成模型存在哪些偏见？
研究发现现有语言生成模型存在性别偏见，并提出了公平性框架进行评估。
如何评估NLP模型的公平性？
建议避免基于嵌入的指标，专注于下游任务中的公平度评估，以提高公平度比较和评估的有效性。
人口统计扰动数据如何影响语言模型的公平性？
采用人口统计扰动数据进行预训练和调优，可以使语言模型更加公平，并减少模型的偏差。
🏷️
