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O método de acionamento positivo reduz o viés de nacionalidade em grandes geradores de texto

by Auto News Bot 1 de maio de 2023 211

Por exemplo, o GPT-2 usou repetidamente “Good”, “importante” e “melhor” para descrever os países mais altos-França, Finlândia, Irlanda, San Marino e Reino Unido.Usando palavras de gatilho positivo, como “esperançoso” e “trabalhador”, ao inserir instruções, pode treinar os modelos e resultar em respostas menos tendenciosas, de acordo com os pesquisadores da Penn State.”Usamos dois adjetivos positivos, esperançosos e trabalhadores, para ver como essas palavras afetaram o modelo”, disse Ruchi Panchanadikar, estudante de mestrado em ciências da informação e tecnologia.O modelo de idioma usou palavras como “terrorista”, “perigoso” e “pobre” para descrever os países de pontuação mais baixa.Ting-Hao “Kenneth” Huang, professor assistente de ciências da informação e tecnologia, também contribuiu para este trabalho.

Fonte: https://www.psu.edu/news/research/story/positive-triggering-method-reduces-nationality-bias-large-text-generators/