Périphériques technologiques
IA
Recherche sur les biais et les méthodes d'autocorrection des modèles de langage
Recherche sur les biais et les méthodes d'autocorrection des modèles de langage
Le biais des modèles linguistiques est que lors de la génération de texte, il peut y avoir un biais en faveur de certains groupes de personnes, thèmes ou sujets, ce qui rend le texte impartial, neutre ou discriminatoire. Ce biais peut provenir de facteurs tels que la sélection des données d'entraînement, la conception de l'algorithme d'entraînement ou la structure du modèle. Pour résoudre ce problème, nous devons nous concentrer sur la diversité des données et garantir que les données de formation incluent une variété d’arrière-plans et de perspectives. De plus, nous devrions revoir les algorithmes de formation et les structures de modèles pour garantir leur équité et leur neutralité afin d'améliorer la qualité et l'inclusivité du texte généré.
Par exemple, il peut y avoir un biais excessif en faveur de certaines catégories dans les données d'entraînement, ce qui amène le modèle à privilégier ces catégories lors de la génération de texte. Ce biais peut entraîner de mauvaises performances du modèle lorsqu'il traite d'autres catégories, affectant ainsi les performances du modèle. En outre, la conception du modèle peut contenir certaines hypothèses ou préjugés discriminatoires, tels que des stéréotypes sur certains groupes de personnes. Ces biais peuvent conduire à des résultats injustes lorsque le modèle traite des données pertinentes. Par conséquent, lors de l’application de modèles dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et l’analyse des médias sociaux, ces problèmes doivent être évalués et résolus pour garantir l’équité et l’exactitude du modèle.
Les modèles linguistiques peuvent auto-corriger les préjugés des manières suivantes :
1. Nettoyage des données
Nettoyer et équilibrer les données de formation pour éviter les préjugés sexistes, raciaux, régionaux et autres. Mis en œuvre à l'aide de méthodes telles que le prétraitement et l'amélioration des données.
2. Ensembles de données diversifiés
Utilisez des ensembles de données divers et variés pour la formation afin d'éviter les biais. Ceci peut être réalisé en collectant des données plus larges, des données inter-domaines, etc.
3. Régularisation
Pendant le processus de formation, les poids du modèle sont restreints grâce à des méthodes de régularisation pour éviter de biaiser certaines entrées spécifiques. Par exemple, vous pouvez utiliser les méthodes de régularisation L1 ou L2 pour limiter la taille des poids du modèle.
4. Échantillonnage équilibré
Dans les données d'entraînement, différentes catégories de données sont échantillonnées de manière équilibrée, afin que le modèle puisse mieux apprendre les caractéristiques de chaque catégorie. Par exemple, l'ensemble de données peut être équilibré en utilisant un suréchantillonnage, un sous-échantillonnage, etc.
5. Règles heuristiques
Introduire des règles heuristiques pour corriger les biais, par exemple en interdisant au modèle d'utiliser certaines expressions ou mots pouvant conduire à une discrimination. Par exemple, le filtrage des mots sensibles, le remplacement des mots sensibles, etc. peuvent être utilisés pour éviter de générer du texte discriminatoire.
6. Apprentissage supervisé
Utilisez les connaissances d'experts humains pour effectuer un apprentissage supervisé sur le modèle. Par exemple, laissez les experts évaluer et corriger le texte généré par le modèle pour améliorer la précision et l'équité du modèle. . Par exemple, la révision humaine, la correction manuelle, etc. peuvent être utilisées pour réviser et corriger le texte généré par le modèle.
7. Apprentissage multi-tâches
Pendant le processus de formation, le modèle linguistique est combiné avec d'autres tâches pour un apprentissage multi-tâches afin d'améliorer la capacité de généralisation et l'équité du modèle. Par exemple, des tâches telles que l'analyse des sentiments et la classification de textes peuvent être combinées avec des modèles linguistiques pour une formation conjointe.
8. Formation contradictoire
Grâce à l'apprentissage contradictoire, le modèle peut éviter les biais lors de la génération de texte. Par exemple, un générateur d'exemples contradictoires peut être utilisé pour perturber le texte généré par le modèle afin d'améliorer la robustesse et l'équité du modèle.
9. Métriques d'évaluation
Lors de l'évaluation des performances d'un modèle de langage, évaluez-le à l'aide de plusieurs mesures d'équité pour éviter les biais d'évaluation. Par exemple, le modèle peut être évalué à l'aide d'indicateurs tels que l'exactitude de l'équité et le rappel de l'équité.
10. Mécanisme de rétroaction
Établissez un mécanisme de rétroaction des utilisateurs pour permettre aux utilisateurs de fournir des commentaires sur le texte généré par le modèle afin d'aider le modèle à auto-corriger les biais. Par exemple, une plateforme de commentaires des utilisateurs peut être créée pour permettre aux utilisateurs d'évaluer et de fournir des commentaires sur le texte généré par le modèle.
Ces méthodes peuvent être utilisées seules ou en combinaison pour parvenir à l'autocorrection des biais du modèle de langage.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens
Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
