Анализ предвзятости в моделях GPT и методы её уменьшения

30 страниц

Тема: Анализ предвзятости в моделях GPT и методы её уменьшения

Цель исследования:

Изучить наличие предвзятости в ответах моделей GPT.

Разработать и протестировать методы уменьшения предвзятости.

Этапы исследования:

1. Введение

Тема: Анализ предвзятости в моделях GPT и методы её уменьшения

Цель исследования:

Изучить наличие предвзятости в ответах моделей GPT.

Разработать и протестировать методы уменьшения предвзятости.

Этапы исследования:

1. Введение

Определение проблемы предвзятости в искусственном интеллекте.

Актуальность исследования в контексте использования ChatGPT в различных областях (медиа, бизнес, образование и т.д.).

Цели и задачи исследования.

2. Обзор литературы

Анализ существующих исследований по предвзятости в моделях NLP.

Обзор методов обнаружения и уменьшения предвзятости.

Примеры и кейсы, демонстрирующие проблему предвзятости в моделях GPT.

3. Методология

Выбор и описание данных для исследования (тексты, вопросы, сценарии взаимодействия).

Методы анализа предвзятости (например, классификация текстов по категории предвзятости, использование метрик fairness и bias).

Описание алгоритмов и техник для уменьшения предвзятости (например, пересмотр данных, добавление дополнительных обучающих примеров, использование регуляторов).

4. Проведение экспериментов

Подготовка данных: сбор и разметка текстов для анализа.

Проведение анализа: выявление предвзятости в различных аспектах (гендерная, расовая, культурная и т.д.).

Разработка и внедрение методов уменьшения предвзятости: обучение модели с использованием новых техник, проверка эффективности.

Сравнительный анализ: оценка результатов до и после применения методов уменьшения предвзятости.

5. Результаты и обсуждение

Представление результатов экспериментов: графики, таблицы, статистические данные.

Обсуждение полученных результатов: как методы повлияли на уменьшение предвзятости, какие из них оказались наиболее эффективными.

Ограничения исследования и возможные источники ошибок.

6. Заключение

Подведение итогов исследования: основные выводы и результаты.

Рекомендации по дальнейшему исследованию и применению полученных результатов.

Влияние на практическое использование моделей GPT и области их применения.

Конкретные шаги:

Сбор данных:

Используйте существующие датасеты, которые уже имеют метки предвзятости, или создайте собственный датасет с разметкой.

Примеры текстов и сценариев, где может проявляться предвзятость (например, ответы на вопросы о профессиях, гендерных ролях и т.д.).

Анализ данных:

Проведите статистический анализ текстов, сгенерированных моделью, чтобы выявить паттерны предвзятости.

Используйте методы NLP для автоматической классификации и выявления предвзятости.

Разработка методов уменьшения предвзятости:

Примените методы пересмотра данных и добавления новых примеров.

Используйте регуляторы и другие техники, уменьшающие влияние предвзятости в процессе обучения модели.

Проверка и оценка:

Проведите эксперименты для проверки эффективности разработанных методов.

Сравните результаты до и после применения методов уменьшения предвзятости с использованием метрик качества и fairness.

Документирование и выводы:

Задокументируйте все этапы исследования и результаты.

Сделайте выводы о применимости разработанных методов в реальных сценариях и дайте рекомендации по их использованию.

ДОПОЛНЕНИЕ ПО ИНФОРМАЦИИ:

ОРИГИНАЛЬНОСТЬ

 в среднем >80 выглядит норм

Прямые цитаты должны быть правильно оформлены. 

Ссылки на все чужое должны быть обязательно. 

Система  антиплагиата бесплатного

Требования стандартные к дипломной работе

Смотри : ( если сможешь напиши это , разберись если сможешь или может кто нибудь знает. , если нет - то нет )

ЧЕТКО ПОНИМАЙ С ЧЕМ СПРАВИШЬСЯ !!!

Часть  по физической реализации приложения с кодом

На самом деле это ключевое, что должно быть что-то реализовано!

программу нужно реализовать которая будет автоматически проверять достоверность сгенерированной нейронной сетью информации! 

Определение проблемы предвзятости в искусственном интеллекте.

Список источников по гост