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本文系统评估了五种不平衡处理方法（RUS、ROS、SMOTE、重加权、直接F1优化）在三个生物医学数据集（表格、文本、图像）上使用不同复杂度模型的效果。结果表明，收益取决于模型复杂度和数据模态，其中ROS、重加权和直接F1优化对非结构化数据上的复杂模型有效。
本文对差分隐私如何影响大语言模型中的社会偏见进行了系统性评估，研究发现虽然差分隐私降低了句子评分任务中的偏见，但这一效果并不能推广到所有任务。