本文探讨了大规模视觉语言模型（VLMs）中的性别和种族偏见，指出这些模型在处理图像时受到文化和社会属性的影响，生成内容存在显著偏见。提出了校准和去偏抽样等策略，以减轻这些偏见，提高模型的公平性和准确性。

该研究探讨了视觉-语言模型中的文化和社会经济多样性，发现低社会经济地位社群存在偏见，并提出了改进方法。研究表明，视觉语言模型在生成内容时受到底层语言模型的影响，存在显著偏见。提出的“校准”和“去偏抽样”策略有效减轻了偏见，提升了模型性能，促进了公平性。

本研究探讨了大型视觉-语言模型（LVLMs）在生成文本时的偏见问题，提出了“校准”和“去偏抽样”两种策略以减轻偏见。研究发现，输入图像的社会属性显著影响生成内容的毒性和刻板印象，并强调提高模型公平性和稳健性的重要性。

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。

研究发现大型视觉-语言模型（LVLMs）生成的内容存在偏见，主要受到底层大型语言模型（LLMs）的影响。为了纠正这些偏见并提高性能，研究提出了校准和去偏抽样两种策略。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。