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Kelly 是一个温暖的人，Joseph 是一个榜样》：LLM 生成的推荐信中的性别偏见
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了9种代码生成模型的偏差情况，发现31.45%到79.93%的代码函数存在偏差，其中9.68%到37.37%的代码函数存在软件行为风险。提出了三种缓解策略，可以将偏差代码比例降低到0.4%到4.57%。
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关键要点
- 本研究提出了一个新型偏差评估框架，专注于代码生成任务。
- 对九种最先进的 LLM-based 代码生成模型进行了广泛评估。
- 研究发现31.45%到79.93%的代码函数存在偏差。
- 其中9.68%到37.37%的代码函数受到偏差影响，存在软件行为风险。
- 提出了三种缓解策略，可以将偏差代码比例降低到0.4%到4.57%。
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