Penyelidikan tentang bias dan kaedah pembetulan diri model bahasa
Kecondongan model bahasa ialah apabila menghasilkan teks, mungkin terdapat berat sebelah terhadap kumpulan orang, tema atau topik tertentu, menyebabkan teks tidak berat sebelah, neutral atau diskriminasi. Bias ini mungkin timbul daripada faktor seperti pemilihan data latihan, reka bentuk algoritma latihan atau struktur model. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita perlu memberi tumpuan kepada kepelbagaian data dan memastikan data latihan merangkumi pelbagai latar belakang dan perspektif. Selain itu, kita harus menyemak algoritma latihan dan struktur model untuk memastikan keadilan dan berkecualinya untuk meningkatkan kualiti dan keterangkuman teks yang dijana.
Sebagai contoh, mungkin terdapat terlalu berat sebelah terhadap kategori tertentu dalam data latihan, menyebabkan model memilih kategori tersebut apabila menjana teks. Kecondongan ini boleh menyebabkan model berprestasi buruk apabila berurusan dengan kategori lain, menjejaskan prestasi model. Selain itu, reka bentuk model mungkin mengandungi beberapa andaian atau berat sebelah yang diskriminasi, seperti stereotaip tentang kumpulan orang tertentu. Kecondongan ini boleh membawa kepada keputusan yang tidak adil apabila model memproses data yang berkaitan. Oleh itu, apabila menggunakan model dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi dan analisis media sosial, isu ini perlu dinilai dan diselesaikan untuk memastikan keadilan dan ketepatan model.
Model bahasa boleh membetulkan sendiri bias dengan cara berikut:
1 Pembersihan data
Bersihkan dan mengimbangi data latihan untuk mengelakkan bias jantina, kaum, wilayah dan lain-lain. Dilaksanakan menggunakan kaedah seperti prapemprosesan dan peningkatan data.
2. Pelbagai Set Data
Gunakan set data yang pelbagai dan pelbagai untuk latihan untuk mengelakkan berat sebelah. Ini boleh dicapai dengan mengumpul data yang lebih luas, data merentas domain, dsb.
3. Regularisasi
Semasa proses latihan, pemberat model dihadkan melalui kaedah regularisasi untuk mengelakkan bias terhadap input tertentu. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan kaedah regularisasi L1 atau L2 untuk mengehadkan saiz berat model.
4. Persampelan seimbang
Dalam data latihan, kategori data yang berbeza diambil secara seimbang, supaya model dapat mempelajari ciri setiap kategori dengan lebih baik. Sebagai contoh, set data boleh diseimbangkan menggunakan pensampelan berlebihan, pensampelan terkurang, dsb.
5. Peraturan heuristik
Memperkenalkan peraturan heuristik untuk membetulkan bias, contohnya, melarang model daripada menggunakan beberapa frasa atau perkataan yang boleh membawa kepada diskriminasi. Contohnya, penapisan perkataan sensitif, penggantian perkataan sensitif, dsb. boleh digunakan untuk mengelak daripada menjana teks diskriminasi. . . Contohnya, semakan manusia, pembetulan manual, dsb. boleh digunakan untuk menyemak dan membetulkan teks yang dihasilkan oleh model.
7. Pembelajaran pelbagai tugas
Semasa proses latihan, model bahasa digabungkan dengan tugasan lain untuk pembelajaran pelbagai tugas untuk meningkatkan keupayaan generalisasi dan keadilan model. Sebagai contoh, tugas seperti analisis sentimen dan klasifikasi teks boleh digabungkan dengan model bahasa untuk latihan bersama.
8. Latihan adversarial
Melalui pembelajaran adversarial, model boleh mengelakkan berat sebelah apabila menjana teks. Sebagai contoh, penjana contoh lawan boleh digunakan untuk mengganggu teks yang dijana oleh model untuk meningkatkan keteguhan dan keadilan model.
9. Metrik Penilaian
Semasa menilai prestasi model bahasa, nilaikannya menggunakan pelbagai metrik kesaksamaan untuk mengelakkan bias penilaian. Sebagai contoh, model boleh dinilai menggunakan penunjuk seperti ketepatan keadilan dan penarikan semula keadilan.
10. Mekanisme maklum balas
Wujudkan mekanisme maklum balas pengguna untuk membolehkan pengguna memberikan maklum balas pada teks yang dijana oleh model untuk membantu model membetulkan berat sebelah. Sebagai contoh, platform maklum balas pengguna boleh diwujudkan untuk membolehkan pengguna menilai dan memberikan maklum balas tentang teks yang dihasilkan oleh model.
Kaedah ini boleh digunakan secara bersendirian atau secara gabungan untuk mencapai pembetulan sendiri terhadap bias model bahasa.
Atas ialah kandungan terperinci Penyelidikan tentang bias dan kaedah pembetulan diri model bahasa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.
