本研究提出了两种策略来减轻大型视觉-语言模型中的偏见，包括仿射变换的校准和去偏抽样。研究还发现了模型在不同解码配置下的不稳定性，并提出了性能改进和公平性关切。实验证明这些策略有效减轻偏见，生成更有用和准确的插图。
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