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Concept Drift: Uncovering Biases through the Lens of Foundational Models

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内容提要

本研究探讨了数据集和预训练模型中的固有偏见，提出了一种概念漂移方法，通过分析线性探针的权重更新轨迹揭示隐藏偏见。该方法在偏见增强提示下显著改善了零样本性能，展现出广泛的应用潜力。

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标签

models 固有偏见 数据集 概念漂移 零样本性能 预训练模型
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