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DeCAP: Context-Adaptive Prompt Generation for Debiasing Zero-shot Question Answering in Large Language Models
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出DeCAP方法，旨在解决大型语言模型在社会敏感问题上的偏见，并提升零-shot问答性能。通过上下文自适应提示生成和中立回答引导，DeCAP显著提高了模型的公平性和准确性，实验结果显示其在八种大型语言模型上表现优异。
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关键要点
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DeCAP方法旨在解决大型语言模型在社会敏感问题上的偏见。
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该方法通过上下文自适应提示生成，降低偏见传播。
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DeCAP利用问题模糊性检测和中立回答引导生成，显著提升模型的公平性和准确性。
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实验结果显示，DeCAP在八种大型语言模型上实现了最先进的去偏见零-shot问答性能。
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