Python模型安全的审计：查找并修复模型中的偏见（Bias）与公平性问题 大家好！今天我们来聊聊一个非常重要的话题：Python模型安全的审计，特别是关注模型中的偏见（Bias）与公平性问题。随着机器学习在各个领域的广泛应用，模型的决策对人们的生活产生了深远的影响。如果模型存在偏见，可能会导致不公平的结果，加剧社会不平等。因此，对模型进行安全审计，识别并修复偏见，确保公平性至关重要。 1. 什么是模型偏见？ 模型偏见指的是模型在训练或预测过程中，因为数据、算法或人为因素的影响，系统性地倾向于某些特定群体，从而导致对不同群体产生不公平或歧视性的结果。 偏见的来源： 历史偏见 (Historical Bias): 训练数据反映了社会中已经存在的偏见。例如，如果历史数据显示某个行业的领导职位主要由男性担任，模型可能会认为男性更适合领导岗位。 抽样偏见 (Sampling Bias): 训练数据不能代表真实世界的分布。例如，如果用于训练人脸识别模型的数据集中，白人面孔占绝大多数，模型对其他种族的面孔识别准确率可能会降低。 算法偏见 (Algorithmic Bias): 算法本身的设计可能导 …
偏置项（Bias Terms）的移除：为何现代LLM（如PaLM, Llama）倾向于在Dense层中去除Bias
好的，现在我们开始讨论现代大型语言模型（LLM）中Dense层移除Bias项的现象。 引言：神经网络中的Bias项作用与意义 在深入探讨为何现代LLM倾向于移除Dense层中的Bias项之前，我们首先需要理解Bias项在神经网络中的作用和意义。简单来说，Bias项允许神经元在所有输入都为零时也能激活。 考虑一个简单的线性回归模型： y = wx + b 其中，y是输出，x是输入，w是权重，b是Bias项。如果没有Bias项，模型只能学习通过原点的线性关系。Bias项b的存在使得模型能够学习任意的线性关系，从而增加了模型的表达能力。 在神经网络中，每个神经元都可以看作是一个简单的线性回归模型加上一个激活函数。Bias项的作用与线性回归模型中类似，它允许神经元在没有输入信号时也能激活。这在处理某些类型的数据时非常重要，例如，当输入数据主要集中在正值区域时，Bias项可以帮助神经元更好地学习负值区域的特征。 Dense层中的Bias项：传统做法 在传统的神经网络设计中，Dense层（也称为全连接层或线性层）通常包含Bias项。例如，在PyTorch中，一个典型的Dense层可以这样定义： i …
继续阅读“偏置项（Bias Terms）的移除：为何现代LLM（如PaLM, Llama）倾向于在Dense层中去除Bias”
JVM的Safepoint bias：长时间GC暂停/卡顿的深层原因与解决方案
JVM Safepoint Bias：长时间GC暂停/卡顿的深层原因与解决方案 各位朋友，大家好。今天我们来聊聊JVM中一个比较隐晦但又影响深远的因素：Safepoint Bias。它往往是导致GC暂停时间过长，甚至应用卡顿的幕后黑手。理解Safepoint Bias的成因，并掌握相应的解决方案，对于优化JVM应用性能至关重要。 什么是Safepoint？为什么需要它？ 在深入Safepoint Bias之前，我们需要先理解Safepoint本身的概念。Safepoint是JVM中的一个特殊位置，在这个位置上，所有线程都必须停止执行，以便JVM可以安全地执行一些全局操作，比如垃圾回收(GC)、偏向锁撤销、JIT编译优化、类卸载等。 为什么需要Safepoint呢？这是因为JVM需要一个一致性的全局状态才能安全地进行这些操作。例如，在GC过程中，如果某个线程还在修改对象引用，那么GC就无法正确地扫描和回收内存。因此，必须让所有线程都停下来，到达一个安全状态，才能保证GC的正确性。 Safepoint的类型 Safepoint可以分为两种主要类型： 主动Safepoint: 线程主动进入的 …