寻找一位英俊的木匠！去偏GPT-3生成的招聘广告

生成式语言模型日益增长的能力与可用性催生了广泛的新下游任务。学术研究已识别、量化并缓解了语言模型中存在的偏见，但很少针对可对个体与社会产生更广泛影响的下游任务进行定制。在这项工作中，我们利用一个流行的生成式语言模型GPT-3，旨在撰写无偏且真实的招聘广告。我们首先评估零样本生成广告的偏见与真实性，并将其与真实世界的广告进行比较。随后我们评估提示工程与微调作为去偏方法。我们发现，使用鼓励多样性的提示进行提示工程在偏见与真实性上均无显著改善。相反，微调（尤其在无偏的真实广告上）可改善真实性并减少偏见。