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AIアルゴリズムのトレーニング段階でバイアスの導入を停止するにはどうすればよいですか？
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AIアルゴリズムのトレーニング段階でのバイアスの導入を防ぐために、次の手順を実行できます。

1.表現：トレーニングデータが多様であり、モデルが適用される母集団の代表であることを確認してください。これは、モデルがトレーニングデータに存在するバイアスを学習するのを防ぐのに役立ちます。

2.データの品質：トレーニングデータのエラー、欠損値、および外れ値を確認し、正解します。データ品質の問題は、モデルにバイアスを導入できます。

3.公平性の制約：人口統計パリティや機会均等などの公平性の制約をトレーニングプロセスに組み込み、モデルが異なるグループの偏った結果を生成しないようにします。

4.アルゴリズムの設計：公平で公平になるように設計されたアルゴリズムを選択するか、アルゴリズムを変更して公平性の制約を含めます。

5.監視：トレーニングと検証中のモデルのパフォーマンスを監視して、バイアスを特定し、必要に応じて調整を行います。

6.人間の監視：多様な人間の専門家グループに、モデルのパフォーマンスをレビューし、検証して、公正で公平であることを確認します。

7.継続的な評価：展開後でもモデルのパフォーマンスを定期的に評価し、必要に応じて変更を加えて公平かつ公平ではないことを確認します。

これらの手順に従うことにより、AIアルゴリズムのトレーニング段階でのバイアスの導入を最小限に抑えることができます。ただし、バイアスの完全な排除は不可能であり、継続的な努力と注意が必要であることに注意することが重要です。
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これらのことは、さまざまな方法でバイアスを導入するだけではないでしょうか？レビュアーによる文化的偏見のように。バイアスを想定し、モデルをデータで探求し、自分のバイアスに留意し、私たちが望むものを増幅し、望まないものをミュートするクエリを使用する方法として使用する方が良いでしょうか？
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「バイアス」と「バイアスされていない」の間には選択肢がありません。すべてには独自のバイアスセットが付属しています。いくつかのバイアスは有用です：Occam's Razorは、「最も単純な説明は通常最良のものである」と述べている帰納的バイアスです。観察された証拠によってサポートされていないフレームワークと議論。

あなたが求めているのは、まだ偏ったモデルであるか、具体的には、クロールされたWebテキストトレーニングコーパスに存在するバイアスの分布を再現することに偏っている言語モデルが必要です。

公開されているものは次のとおりです。

 -openai gpt-3 davinci（商用APIのみ、1270億個のパラメーター専有言語モデルWebテキストのコーパスで訓練されています）
 -Eleutherai GPT-Neox 20B（山で訓練された200億パラメーターオープンソース言語モデル）
 -Facebook AI FairSeq 13B（Webテキストのコーパスで訓練された130億パラメーターオープンソース言語モデル）
 -Eleutherai GPT-J 6B（60億パラメーター、オープンソース、パイル）
 -openai GPT-2（2.7bパラメーターWebテキストのコーパスで訓練されたオープンソース言語モデル）