通过模型编辑减轻代码大型语言模型中的性别偏见 -赢家斗地主

原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对代码大型语言模型中存在的性别偏见问题，提出了一个名为codegenbias的数据集及fb-score评估指标，旨在定量分析此偏见。我们开发了mg-editing模型编辑方法，能够在多个参数粒度层面上有效减轻性别偏见，同时保持代码生成的能力，实验表明在行级和神经元级的粒度应用效果最佳。

模型编辑用于更新语言模型知识，但可能增加偏见。研究引入seesaw-cf数据集，发现编辑后模型在种族、地理和性别内容上偏见更强，尤其是长文本生成时。编辑出生地、公民国籍或性别的事实，可能负面影响模型对职业特征的理解。

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