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社会促进Maxivision。 支持语言:English

与联系人的小横幅。 带有我的社交媒体和其他联系信息的小横幅。 有点像“ Hello World！” 应用程序... 支持语言:English

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Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递性依赖项（w

测量语言模型中的社会偏见 贡献者 对应于： （ ） Wu Chiyu（ ） 概括 TLDR：我们设计了一个基准套件，以测试预训练语言模型中是否存在代表性的社会偏见。 我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。 动机 随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。 在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。 为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。 该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。 相关工作 最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其

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