BriefGPT - AI 论文速递
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深度生成模型是否会放大未来模型中的偏见？
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这项研究调查了视觉转换器（ViT）中的社会偏见，并发现反事实增强训练可以减轻偏见，大模型的偏见较少，使用辨别目标进行训练的模型偏见较少。此外，不同的自监督目标可能导致相反的偏见。研究揭示了社会偏见出现的因素，并提出了改善方法。
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关键要点
- 研究调查了视觉转换器（ViT）中的社会偏见及其影响因素。
- 训练数据、模型架构和训练目标对ViTs学习表示中的社会偏见有影响。
- 反事实增强训练可以缓解偏见，但不能完全消除。
- 大模型的偏见较少，使用辨别目标训练的模型偏见较少。
- 不同的自监督目标可能导致相反的偏见。
- 研究揭示了社会偏见出现的因素，并提出了改善方法。
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