헝겊 시스템의 바이어스 란 무엇입니까? - 분석 Vidhya

RAG (Retrieved-Augmented Generation)는 환각을 크게 줄이고 LLM 출력을 외부 데이터로 확증함으로써 대형 언어 모델 (LLM)에 대한 도메인 별 지식을 향상시킵니다. 그러나 최근의 연구는 RAG 시스템 내에서 편향의 도입에 관한 것을 강조합니다. 이 기사는 AI의 공정성 문제, 특히 Rag가 도입 한 편견 위험, 원인, 완화 전략 및 향후 방향을 탐구합니다.

헝겊 시스템의 편견 : 개요

Rag는 외부 데이터 소스를 통합하여 LLM을 향상시켜 사실 확인 메커니즘을 제공합니다. 이것은 신뢰성을 향상시키고 구식 정보를 방지합니다. 그러나 시스템의 외부 데이터 세트에 대한 의존은 원래 LLM이 비교적 편견이 없더라도 이러한 소스에 존재하는 편향 및 고정 관념이 LLM의 출력에 직접 포함될 수 있음을 의미합니다.

AI의 윤리적 고려 사항 : 공정성과 헝겊

AI의 빠른 발전은 공정성을 포함한 윤리적 고려 사항을 해결해야합니다. LLM에서 편견을 완화하려는 노력이 존재하지만 (예 : 이미지 생성에서 인종적 편견의 과도한 수정을 다루는) Rag는 추가적인 과제를 도입합니다. 잠재적으로 편향된 외부 데이터 소스를 사용하면 기본 LLM이 비교적 편견이 없더라도 비 윤리적 출력을 강화할 수 있습니다.

문제의 근원

래그의 편견은 사용자들 사이의 공정성 인식 부족과 외부 데이터 세트에서 편향된 정보를 소독하기위한 강력한 프로토콜이 없기 때문에 발생합니다. 래그가 잘못된 정보를 완화한다는 일반적인 인식은 종종 기존 바이어스를 증폭시킬 수있는 잠재력을 간과합니다. 편견이없는 겉보기에는 겉보기에도 탐지하고 제거하기 어려운 미묘한 편견이 포함될 수 있습니다.

최근의 연구는 다양한 수준의 사용자 인식에 걸쳐 RAG의 공정성 위험을 분석하여 RAG가 모델 재교육을 요구하지 않고 편향을 유발할 수 있으며 악의적 인 행위자 가이 취약점을 악용 할 수 있음을 보여줍니다. 현재 정렬 방법은 공정성을 보장하기에 충분하지 않은 것으로 간주됩니다.

래그에서 편견을 완화합니다

몇 가지 완화 전략은 래그 기반 LLM의 공정성 위험을 해결할 수 있습니다.

• Bias-Aware 검색 : 검색 된 문서를 필터링하거나 재고를 재평가하기 위해 공정성 지표를 사용하여 균형 잡힌 관점을 우선시합니다. 여기에는 미리 훈련 된 바이어스 감지 모델 또는 사용자 정의 순위 알고리즘이 포함될 수 있습니다.
• 공정성 인식 요약 : 소외된 관점의 생략을 방지하고 다양한 관점이 포함되도록하는 중립 및 대표 요약 기술.
• 맥락 인식 토론 : 문제가있는 언어 또는 왜곡 된 이야기를 분석하여 검색된 내용의 실시간 식별 및 편견의 수정.
• 사용자 개입 : 세대 전에 검색된 데이터의 수동 검토를 활성화하여 사용자가 바이어스 된 소스를 표시하거나 제거 할 수 있도록 도구.

또한, 최근의 연구는 임베더 조작을 통한 탈 바이어스를 탐구합니다. 임베더 (텍스트를 수치 표현으로 변환하는 모델)를 리버스 바이어스함으로써 전체 걸레 시스템을 분리 할 수 ​​있습니다. 이 연구는 또한 하나의 코퍼스에 최적화 된 임베더가 코퍼스 바이어스의 변화에 ​​여전히 효과적이라고 제안합니다. 그러나이 연구는 검색 과정에만 초점을 맞추는 데만 충분하지 않다고 강조합니다.

결론

Rag는 전통적인 LLM에 비해 크게 개선되지만 완전한 솔루션은 아닙니다. 환각을 줄이고 정확도를 향상 시키지만 기존 바이어스를 증폭시킬 수도 있습니다. 세심한 데이터 큐 레이션조차도 공정성을 보장하지 않습니다. 보다 강력한 완화 전략은 바이어스 인식 검색 및 공정성 인식 요약이 공정성 저하에 대한 보호에 중요한 역할을 수행하면서 중요합니다.

위 내용은 헝겊 시스템의 바이어스 란 무엇입니까? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!