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对大型语言模型在表格数据预测中的公平性调查
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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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。
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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。
- 这些模型可能从未经处理的训练数据中捕捉到社会偏见，并传播到下游任务。
- 本文回顾了大语言模型中的公平性相关研究。
- 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。
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