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数据集公平性提升

Understanding Bias in Large-Scale Visual Datasets开源项目 – 对大型视觉数据集偏见的研究
Understanding Bias in Large-Scale Visual Datasets开源项目 – 对大型视觉数据集偏见的研究

本项目研究大型视觉数据集中存在的偏见，旨在为数据集创建者提供洞察，促进数据集的公平性提升。
SuperClass-视觉开源项目 – 语言预训练分类的最佳实践
SuperClass-视觉开源项目 – 语言预训练分类的最佳实践

SuperClass是一个旨在提高视觉和语言预训练任务中分类准确性的项目，通过整合视觉和语言模态，优化预训练任务的性能。
JudgeLM开源项目 – 评估语言模型的高效工具
JudgeLM开源项目 – 评估语言模型的高效工具

JudgeLM是经过微调的语言大模型，旨在有效、高效地在开放式基准测试中评估语言大模型（LLM），提供系统化的模型能力和行为分析，解决多种偏见问题，并在新旧基准测试中展示出色的评判性能。
Data is Better Together开源项目 – 赋予开源社区共同构建数据集的能力
Data is Better Together开源项目 – 赋予开源社区共同构建数据集的能力

由Hugging Face、Argilla和开源机器学习社区共同合作的项目，旨在赋予开源社区共同构建有影响力的数据集的能力。
That is good data开源项目 – 记录和修正评估数据集中的错误
That is good data开源项目 – 记录和修正评估数据集中的错误

该项目旨在记录和修正评估数据集中的错误，提供了报告个别样本问题和整个数据集问题的方法，帮助用户提高数据集的质量和可靠性。
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