Di modelên fêrbûna makîneyê de, mîna yên ku di pergalên hilberîna ziman de mîna GPT-2 têne dîtin, bi çi awayan dikarin pêşdaraziyên civakê berdewam bikin, û çi tedbîr dikarin werin girtin ji bo kêmkirina van alîgiran?
Sêşemê, 11 June 2024
by Akademiya EITCA
Nerazîbûnên di modelên fêrbûna makîneyê de, nemaze di pergalên hilberîna ziman de mîna GPT-2, dikarin pêşdaraziyên civakê bi girîngî bidomînin. Van nerastiyan bi gelemperî ji daneyên ku ji bo perwerdekirina van modelan têne bikar anîn, ku dikarin stereotip û newekheviyên heyî yên civakê nîşan bidin, derdikevin. Gava ku neyariyên weha di algorîtmayên fêrbûna makîneyê de têne bicîh kirin, ew dikarin bi awayên cihêreng diyar bibin, ku rê li ber
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/ADL Fêrbûna Kûr a Pêşkeftî, Nûjeniya berpirsiyar, Nûbûn û hişmendiya çêkirî ya berpirsiyar, Nirxandina îmtîhanê
Tagged under:
Îstîxbaratê ya sûnî, Bias Mitigation, Gpt-2, Modelên Ziman, Fêrbûna Machine, Berpirsiyar AI