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<h1 id="">편향과 한계</h1>


<div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter1/section8.ipynb" target="_blank"><img alt="Open In Colab" class="!m-0" src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg"></a>
	<a href="https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter1/section8.ipynb" target="_blank"><img alt="Open In Studio Lab" class="!m-0" src="https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg"></a></div>
<p>사전 학습된 혹은 미세 조정된 모델을 프로덕션 단계에서 사용하실 계획이라면, 이러한 모델들은 강력한 툴이지만 한계가 있음을 반드시 명심하셔야 합니다. 가장 큰 한계점은 리서처들이 무수히 많은 양의 데이터를 사전 학습에 사용하기 위해, 인터넷상에서 모을 수 있는 양질의 데이터와 함께 그렇지 않은 데이터까지 수집했을 가능성이 있다는 것입니다.</p>
<p>이를 빠르게 보여드리기 위해 <code>fill-mask</code> 파이프라인에 BERT 모델을 연결한 예제를 다시 살펴보겠습니다:</p>

	<div class="code-block relative"><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg>
	<div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div>
	Copied</div></button></div>
	<pre><!-- HTML_TAG_START --><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

unmasker = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;fill-mask&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;bert-base-uncased&quot;</span>)
result = unmasker(<span class="hljs-string">&quot;This man works as a [MASK].&quot;</span>)
<span class="hljs-built_in">print</span>([r[<span class="hljs-string">&quot;token_str&quot;</span>] <span class="hljs-keyword">for</span> r <span class="hljs-keyword">in</span> result])

result = unmasker(<span class="hljs-string">&quot;This woman works as a [MASK].&quot;</span>)
<span class="hljs-built_in">print</span>([r[<span class="hljs-string">&quot;token_str&quot;</span>] <span class="hljs-keyword">for</span> r <span class="hljs-keyword">in</span> result])<!-- HTML_TAG_END --></pre></div>

	<div class="code-block relative"><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg>
	<div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div>
	Copied</div></button></div>
	<pre><!-- HTML_TAG_START -->[<span class="hljs-string">&#x27;lawyer&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;carpenter&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;doctor&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;waiter&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;mechanic&#x27;</span>]
[<span class="hljs-string">&#x27;nurse&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;waitress&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;teacher&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;maid&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;prostitute&#x27;</span>]<!-- HTML_TAG_END --></pre></div>
<p>주어의 성별만 바꾼 두 문장에서 빠진 단어를 채울 때, 모델은 성별과 관계 없는 공통 답변(waiter/waitress)을 하나만 내놓았습니다.  다른 답변들은 일반적으로 특정 성별에 편향된 답변이었습니다. 이를테면, 모델은 매춘이라는 단어와 연관된 상위 5개의 단어에 “여성”과 “일”을 포함시켰습니다. BERT가 전체 인터넷 상의 텍스트를 이용하여 사전 학습된 것이 아니라 <a href="https://huggingface.co/datasets/wikipedia" rel="nofollow">English Wikipedia</a> 와 <a href="https://huggingface.co/datasets/bookcorpus" rel="nofollow">BookCorpus</a> 같이 상당히 중립적인 데이터를 이용해 사전 학습 되었음에도 불구하고 이러한 현상이 일어납니다.</p>
<p>따라서 이러한 툴을 사용하실 때에는 항상 여러분이 사용할 원본 모델이 젠더, 인종, 동성애 등에 대해 혐오 표현을 할 가능성이 매우 높다는 것을 주의하셔야 합니다. 이러한 모델은 미세 조정을 거쳐도 내제된 편향성을 없애지 못합니다.</p>


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		import { start } from "/docs/course/pr_131/ko/_app/start-e11116ee.js";
		start({
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				status: 200,
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				],
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			}
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	</script>
