Prévenir la toxicité et les biais inconscients grâce aux modèles de langage large et d'apprentissage profond.

Aperçu

Découvrez comment les grands modèles de langage et les transformateurs BERT peuvent détecter et prévenir les biais inconscients dans les systèmes d'IA, atteignant une précision de 98,7 % à travers diverses sources de données et contextes culturels.

Programme

• Introduction au Biais et à la Toxicité de l'IA
Aperçu des biais dans les systèmes d'IA
Impact de la toxicité dans le contenu généré par l'IA
• Modèles de Langage de Grande Taille : Fondamentaux
Structure et fonction des grands modèles de langage
Vue d'ensemble de BERT et des transformateurs
• Détection des Biais avec l'IA
Techniques pour identifier les biais
Évaluation de la performance des modèles dans la détection des biais
• Techniques pour Atténuer les Biais de l'IA
Équité algorithmique
Stratégies de prétraitement et d'augmentation des données
• Modèles de Langage de Grande Taille en Pratique
Entraîner BERT pour la détection des biais
Ajuster finement les modèles pour des contextes culturels spécifiques
• Évaluation et Mesure de la Performance des Modèles
Métriques de précision, rappel et exactitude
Atteindre et mesurer 98,7 % d'exactitude
• Études de Cas
Applications réelles et leurs défis
Analyse de l’atténuation réussie des biais
• Considérations Éthiques et Meilleures Pratiques
Développer des systèmes d'IA éthiques
Lignes directrices pour l'équité et la transparence
• Atelier Pratique
Formation pratique avec des modèles basés sur BERT
Exercices de détection et d'atténuation des biais
• Conclusion et Perspectives d'Avenir
Tendances émergentes et technologies dans l'équité de l'IA
Opportunités futures pour la recherche et le développement

Sujets

Science des données