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Arnau Marin-Llobet
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在稀疏 Transformer 中发现可解释的权重
研究人员开发了一个自动化流程来解释权重稀疏 Transformer 中个体参数的含义。该方法能够生成人类可读的描述，说明在整个训练分布中，特定权重何时与模型的预测相关。研究发现，稀疏 Transformer 中有相当一部分（12% 至 31%）的权重可以用一个通用的描述来解释，其比例高于在稠密 Transformer 中观察到的情况。
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视觉-语言模型显示出隐藏的性别偏见，压制女性表征
一项新的研究论文揭示，视觉-语言模型（VLMs）即使在被调整以避免人口统计学刻板印象的情况下，也表现出对女性表征的隐藏偏见。当呈现模糊的视觉输入时，这些模型倾向于默认将职业与男性关联，而不管其内部编码如何。该研究引入了一个名为 LALS 的指标来衡量这些内部概念关联，发现女性信号在输出生成之前就被压制了，而男性信号则在整个过程中被放大。