摘要： 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。 二、10种度量方法 2.1 内在 阅读全文