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Intrinsic Bias Predicted by Pre-training Data and Its Relation to the Downstream Performance of Vision-Language Encoders
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内容提要
本研究探讨了CLIP框架下视觉语言模型的社会偏差与预训练特征及下游表现的关系。结果表明，预训练数据集是偏差的重要预测因素，而模型架构的影响较小。内在偏差与下游表现呈正相关，优化模型可能加剧偏差，为减少偏差提供了启示。
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关键要点
- 本研究探讨了CLIP框架下视觉语言模型的社会偏差与预训练特征及下游表现的关系。
- 预训练数据集是偏差的重要预测因素。
- 模型架构对偏差的影响有限。
- 内在偏差与下游表现之间存在正相关关系。
- 优化模型可能会无意中放大表征偏差。
- 研究为减少视觉语言模型的内在偏差提供了重要启示。
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