本研究提出DR.GAP方法，旨在减轻大型语言模型中的性别偏见。该方法通过示例选择和结构化推理，自动降低偏见，同时保持模型性能。实验结果表明，DR.GAP在多个模型上有效，并可推广至视觉语言模型，显著减少偏见。
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