llm-debiasing

本文提出 CAP-TTA，一个测试时适应框架，利用由偏差风险分数触发的预调节 LoRA 更新，在叙述生成过程中缓解大语言模型的毒性和偏差问题，实现更快的优化和相比标准基线更好的流畅性。