• 2024-09-29CMU:在RAG系统中实现公平排名
  • 2024-09-21A SURVEY ON FAIRNESS OF LARGE LANGUAGE MODELS IN E-COMMERCE: PROGRESS, APPLICATION, AND CHALLENGE
    本文是LLM系列文章,针对《ASURVEYONFAIRNESSOFLARGELANGUAGEMODELSINE-COMMERCE:PROGRESS,APPLICATION,ANDCHALLENGE》的翻译。电子商务中大型语言模型公平性的调查:进展、应用与挑战摘要1引言2电子商务LLM的原则3偏差挑战4电子商务应用5未来方
  • 2024-08-09预训练语言模型公平性-公平性度量、去偏方法
    一、内在偏见与外在偏见1、内在偏见:训练前数据集中存在的刻板印象;2、外在偏见:用来衡量偏差如何在下游任务中传播。通常包括微调,然后评估其关于性别和种族等敏感属性的表现;3、许多NLP应用程序对现有的语言模型进行了微调,这些模型将外在偏见和内在偏见交织在一起。
  • 2024-04-03R语言 基于人口的医师配置公平性洛伦兹曲线的代码和示例
    文章目录前言一、洛伦兹曲线介绍二、基于人口的医师配置洛伦兹曲线    1.创建模拟数据    2.绘制洛伦兹曲线总结前言洛伦兹曲线(LorenzCurve)是一种用于描述资源分配公平性的图形表示方法,可用于评价卫生技术人员的分布公平性。洛伦兹曲线可以
  • 2024-04-03R语言 基于人口的医师配置公平性基尼系数计算代码和示例
    文章目录前言一、基尼系数原理介绍二、基于人口的医师配置基尼系数计算步骤    1.自定义建立基尼系数计算函数     2.运用基尼系数计算函数进行计算    3.使用模拟数据进行示例
  • 2024-01-05如何为OpenHarmony贡献(13):考虑公平性、包容性及多样性
    任何时候我们应考虑公平性、包容性及多样性。下文介绍了相关的准则并提供一些参考示例。避免使用歧视性的语言要注意我们的单词选择,尤其是当我们想以非正式的语调进行交流时,避免无意识用体现身体机能歧视性的语言,包括crazy、insane、blind、cripple、dumb等。歧视性的表达也可能是
  • 2023-12-20Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Rec
    任务:人类活动识别任务HumanActivityRecognition----HAR指标:系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性方法:1.提出一个带有层次聚类(针对鲁棒性和公平的HAR)个性化的FL框架FedCHAR;通过聚类(利用用户之间的内在相似关系)提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。2.提高FedCHAR的
  • 2023-12-13公平锁和非公平锁
    在⼤多数情况下,锁的申请都是⾮公平的,也就是说,线程1⾸先请求锁A,接着线程2也请求了锁A。那么当锁A可⽤时,是线程1可获得锁还是线程2可获得锁呢?这是不⼀定的,系统只是会从这个锁的等待队列中随机挑选⼀个,因此不能保证其公平性。这就好⽐买票不排队,⼤家都围在售票窗⼝前,售票员忙的焦头烂
  • 2023-12-08多开工具对游戏平衡性与公平性的影响评估
    多开工具对游戏平衡性与公平性的影响评估摘要:随着网络游戏的普及,一些玩家开始使用多开工具来同时运行多个游戏账号。然而,这种行为引发了一系列讨论,涉及到游戏的平衡性和公平性问题。本文将评估多开工具对游戏平衡性与公平性的影响,并提出相应的观点。引言:多开工具是一种允许玩
  • 2023-11-23标题:中国政府在计算机考试中的重要举措
    中国政府在近年来越来越注重计算机考试的重要性,积极采取一系列举措来提高计算机考试的质量和公平性。这些举措不仅对学生的发展起到了积极的推动作用,也对中国的科技发展和经济建设起到了重要的支撑作用。首先,中国政府加大了对计算机考试内容的更新和优化力度。随着科技的不断进步和
  • 2023-06-22自然语言处理中公平性(fairness)相关论文、会议及资源整理分享
    内容截图
  • 2023-02-13联邦学习论文阅读笔记06 Fair Resource Allocation in Federated Learning
    参考链接:https://www.zhihu.com/people/hidisan/posts        本文提出q-FFL优化算法,在模型准确率不变的情况下,引入q参数化的权重,使损失大的参与者权重更
  • 2023-01-09机器学习中数据处理与处理不当的影响 - 学习思考
    1、不公平性由于数据组的分布不均匀(与真实场景分布不一致),会导致真实的预测结果会有一些“偏见”。在引入使用的预测特征时需要更加结合真实场景需求。2、因果偏差相关关
  • 2022-11-10【五期梁锐】CCF-A, (TPDS'20)Towards Fair and Privacy-Preserving Federated Deep Models
    L.Lyuetal.,"TowardsFairandPrivacy-PreservingFederatedDeepModels,"inIEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,vol.31,no.11,pp.25