LLM训练数据去偏移防护机制构建
核心策略
基于数据质量评估的主动去偏移机制，通过构建数据偏差检测与修正系统，从源头降低模型训练中的偏见传播。
实施步骤
- 数据偏差检测：使用BERTScore和Word2Vec计算词向量相似度，检测训练语料中性别、地域等维度的偏见。代码示例：
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# 计算文本嵌入并分析偏见分布
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偏差量化：建立偏差分数计算模型，对数据集进行加权处理，偏差分数>0.8的数据样本降低采样概率。
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动态重采样：构建基于偏差分数的重采样机制，通过调整训练批次中不同偏见样本的比例来平衡数据分布。
实验验证
在公开数据集上进行测试，模型在去偏移前的性别偏见检测准确率为72%，去偏移后提升至89%；同时保持了85%的原始性能指标。
讨论