RG-TTA

新的RG-TTA框架选择性地消除视觉语言模型的偏见

研究人员开发了一个名为Reward-Gated Test-Time Adaptation (RG-TTA)的新框架，以解决视觉语言模型（VLMs）中的偏见问题。与之前应用统一去偏的方法不同，RG-TTA使用强化学习根据单个输入查询的敏感性来选择性地调整偏见。这种方法旨在在不牺牲对不敏感查询的效用的情况下，提高对敏感查询的公平性。在FairFace和UTKFace等基准测试上的实验表明，偏见显著减少，并且零样本效用得到提高。