预训练与后续设置中的偏见评估与去偏差之间的差距

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通过具有先验训练的语言模型,在逐字调整和上下文学习的基础上,研究了模型的社会偏见与内在偏见之间的相关性,并发现了可以降低性能退化的方法。

本研究发现遮盖语言模型评估指标间相关性弱,MLM在精调期间仍会重新学习社会偏见。研究结果强调现有MLM偏见评估措施的局限性,并提出了在下游应用中部署MLM的问题。

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