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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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标签

DeCAP models 偏见 公平性 大型语言模型 零-shot问答
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