テキスト埋め込みの公平性向上：学習不要なバイアス補正

本研究は、公正なAI開発にとって重要な、テキスト埋め込みにおけるバイアスを軽減するための新しい方法を探求しています。学習不要のアプローチは、効率性と実装の容易さという点で潜在的な利点を提供します。

• •テキスト埋め込みにおける一般的な問題である平均バイアスの修正に焦点を当てています。
• •実用的な利点を提供する、学習不要な再正規化技術を採用しています。
• •MMTEBベンチマークを使用してアプローチを評価しています。