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Ergebnisse für “Debiasing”

RobustDebias: Bias‑Reduktion bei Sprachmodellen durch robuste Optimierung

Neues Verfahren namens RobustDebias nutzt Distributionally Robust Optimization (DRO), um soziale Vorurteile in vortrainierten Sprachmodelle…

arXiv – cs.AI 03.02.2026 05:00

Serverseitige Kalibrierung reduziert Bias im Federated Learning

Federated Learning (FL) hat sich als wegweisendes verteiltes Lernparadigma etabliert, bei dem mehrere Clients gemeinsam ein globales Modell…

arXiv – cs.LG 12.01.2026 05:00

SCM-basierte Intersectional Bias‑Minderung: Embeddings bewerten

Statische Wort‑Embeddings übernehmen oft unbewusste soziale Vorurteile aus den Texten, die sie lernen. Ein neues Papier erweitert das Stere…

arXiv – cs.AI 09.01.2026 05:00

Topologischer Bias in heterogenen Graph Neural Networks: Neue Debiasing‑Methode

Graph Neural Networks (GNNs) haben sich als leistungsstarke Werkzeuge zur Analyse von graphstrukturierten Daten etabliert. Bei semi‑supervi…

arXiv – cs.LG 16.12.2025 05:00

<p>LLMs ohne Wahl‑Verzerrung: Neue Methode reduziert Bias um 94 %</p> <p>Neueste Untersuchungen zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) häufig einen Wahl‑Verzerrungs‑Bias (CSB) aufweisen: Sie neigen dazu, ihre eigenen Entscheidungen zu rechtfertigen und dadurch die Objektivität von KI‑unterstützten Entscheidungen zu gefährden. Während bisherige Debiasing‑Ansätze vor allem demografische und soziale Vorurteile adressieren, bleibt die Korrektur kognitiver Verzerrungen bei LLMs weitgehend unerforscht.</p> <p>In

arXiv – cs.AI 04.12.2025 05:00

Einheitliches Modell erklärt, wann Lernbias gleichwertig sind

Maschinelles Lernen leidet an einer Vielzahl von Fehlerquellen: von Diskriminierung gegenüber geschützten Gruppen über Anfälligkeit für trü…

arXiv – cs.LG 12.11.2025 05:00

Semantisch bewusste Logit‑Interventionen senken Bias in LLMs drastisch

Eine neue Studie aus dem Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) präsentiert zwei innovative, zero‑shot‑Methoden zur Bias‑Reduktion: „Stati…

arXiv – cs.LG 29.10.2025 04:00