Prevención de la Toxicidad y los Sesgos Inconscientes Utilizando Modelos de Lenguaje Grande y Aprendizaje Profundo

Resumen

Descubre cómo los modelos de lenguaje de gran tamaño y los transformadores BERT pueden detectar y prevenir los sesgos inconscientes en los sistemas de IA, logrando un 98.7% de precisión a través de diversas fuentes de datos y contextos culturales.

Programa de estudio

• Introducción al sesgo y toxicidad en la IA
Descripción general de los sesgos en los sistemas de IA
Impacto de la toxicidad en el contenido generado por IA
• Modelos de lenguaje grande: fundamentos
Estructura y función de los modelos de lenguaje grande
Visión general de BERT y los transformadores
• Detección de sesgos con IA
Técnicas para identificar sesgos
Evaluación del rendimiento del modelo en la detección de sesgos
• Técnicas para mitigar los sesgos en la IA
Justicia algorítmica
Estrategias de preprocesamiento y aumento de datos
• Modelos de lenguaje grande en la práctica
Entrenamiento de BERT para la detección de sesgos
Ajuste fino de modelos para contextos culturales específicos
• Evaluación y medición del rendimiento del modelo
Métricas de precisión, exhaustividad y recuperación
Lograr y medir una precisión del 98.7%
• Estudio de casos
Aplicaciones del mundo real y sus desafíos
Análisis de la mitigación exitosa de sesgos
• Consideraciones éticas y mejores prácticas
Desarrollo de sistemas de IA éticos
Directrices para la equidad y la transparencia
• Taller práctico
Capacitación práctica con modelos basados en BERT
Ejercicios de detección y mitigación de sesgos
• Conclusión y direcciones futuras
Tendencias emergentes y tecnologías en justicia de IA
Oportunidades futuras para la investigación y desarrollo

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Asignaturas

Ciencia de Datos