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大语言模型评价 怎么实现去偏见处理

在训练大语言模型（LLMs）时，去偏处理对于避免模型学习到带有偏见的模式至关重要，以下从数据处理、模型训练、评估监测三个阶段介绍具体实现方法，并结合招聘场景进行举例说明：

1. 数据处理阶段
   • 数据清洗：仔细审查并剔除包含明显偏见的训练数据样本。在训练用于招聘筛选的LLMs时，若数据集中存在根据应聘者性别、种族等因素给予不公平评价的样本，像“女性应聘者在高强度工作岗位上可能无法胜任”这类带有性别歧视的描述，就应将其从数据集中删除，防止模型学习这类偏见信息。
   • 平衡数据分布：确保各类数据在训练集中均匀分布，避免某些属性的数据过度代表或代表性不足。在招聘数据中，若男性应聘者数据量远多于女性，可能导致模型对男性应聘者特征过度学习。通过数据采样技术，如对少数类（女性应聘者数据）进行过采样，或对多数类（男性应聘者数据）进行欠采样，使不同性别、种族等属性的数据比例趋于平衡