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视觉中可信大规模模型：调查
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了革命性进展，但研究人员发现这些模型可能存在社会偏见，导致不公平代表。最近的研究关注预训练视觉语言模型中的社会偏见，本调查提供了关于该领域的见解和减轻偏见的指导。结果和建议有助于开发更公平和无偏的人工智能模型。
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关键要点
- 机器学习模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了革命性进展。
- 研究发现这些模型可能无意中捕捉和强化训练数据中的社会偏见。
- 社会偏见导致资源分配不平等和特定社会群体的不公平代表。
- 解决偏见和确保人工智能系统公平性成为机器学习界的关注焦点。
- 预训练视觉语言模型在多模态领域引起了对社会偏见的关注。
- 对视觉语言模型中的社会偏见的了解相对有限。
- 本调查旨在提供关于NLP、CV和VL领域中预训练模型社会偏见的高层次见解。
- 调查结果为单模态和多模态环境下应对和减轻社会偏见提供指导。
- 结果和建议有助于开发更加公平和无偏的人工智能模型。
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