本研究探讨了五种语言中的问答和命名实体识别，测试了五种大型语言模型及其提示方法，发现模型在不同任务和语言中的表现存在差异，强调需采用任务特定的方法。

本研究提出了一种“目标增强偏差减轻”（TAB）框架，旨在解决深度神经网络在不同群体间的表现差异。该方法通过识别虚假样本生成平衡训练集，提高最差群体的性能，同时保持整体准确性，无需特权信息或超参数调优。