GPT-2 போன்ற மொழி உருவாக்க அமைப்புகளில் காணப்படும் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளில் உள்ள சார்புகள் எந்த வழிகளில் சமூக தப்பெண்ணங்களை நிலைநிறுத்தலாம் மற்றும் இந்த சார்புகளைத் தணிக்க என்ன நடவடிக்கைகள் எடுக்கப்படலாம்?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில், குறிப்பாக GPT-2 போன்ற மொழி உருவாக்க அமைப்புகளில் உள்ள சார்புகள், சமூக தப்பெண்ணங்களை கணிசமாக நிலைநிறுத்தலாம். இந்தச் சார்புகள் பெரும்பாலும் இந்த மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுகளிலிருந்து உருவாகின்றன, இது தற்போதுள்ள சமூக ஸ்டீரியோடைப்கள் மற்றும் ஏற்றத்தாழ்வுகளைப் பிரதிபலிக்கும். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளில் இத்தகைய சார்புகள் உட்பொதிக்கப்படும் போது, அவை பல்வேறு வழிகளில் வெளிப்படும், இது பாரபட்சமான பார்வைகளை வலுப்படுத்துவதற்கும் பெருக்குவதற்கும் வழிவகுக்கும்.
மொழி மாதிரிகளில் சார்பு மூலங்கள்
1. பயிற்சி தரவு: மொழி மாதிரிகளில் சார்புக்கான முதன்மை ஆதாரம் பயிற்சி தரவு. இந்த தரவுத்தொகுப்புகள் பொதுவாக பரந்துபட்டவை மற்றும் இணையத்தில் இருந்து பெறப்பட்டவை, இதில் இயல்பாகவே ஒரு சார்புத் தகவல்கள் உள்ளன. உதாரணமாக, பெரிய டெக்ஸ்ட் கார்போராவில் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மொழி மாதிரிகள் அந்த நூல்களில் இருக்கும் பாலினம், இனம் அல்லது கலாச்சார சார்புகளைக் கற்றுக் கொள்ளலாம் மற்றும் பிரதிபலிக்கலாம். ஒரு மாதிரியானது குறிப்பிட்ட புள்ளிவிவரங்கள் அல்லது கண்ணோட்டங்களை விகிதாசாரமாக பிரதிபலிக்கும் தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்டால், அது அந்த சார்புகளை பிரதிபலிக்கும்.
2. தரவு சமநிலையின்மை: மற்றொரு பங்களிக்கும் காரணி தரவு சமநிலையின்மை. பயிற்சித் தரவில் குறிப்பிட்ட குழுக்கள் அல்லது முன்னோக்குகள் குறைவாகக் குறிப்பிடப்பட்டிருந்தால், அந்தக் குழுக்களுக்கு மாதிரி சிறப்பாகச் செயல்படாமல் போகலாம். இது அதிகப் பிரதிநிதித்துவம் பெற்ற குழுக்களுக்குச் சாதகமாக இருக்கும் பக்கச்சார்பான வெளியீடுகளை விளைவிக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மேற்கத்திய மூலங்களிலிருந்து வரும் ஆங்கில நூல்களில் முதன்மையாகப் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மொழி மாதிரியானது மேற்கத்தியம் அல்லாத சூழல்களில் உரையை உருவாக்கும் போது சிறப்பாகச் செயல்படாது.
3. மாதிரி கட்டிடக்கலை: மாதிரியின் கட்டமைப்பும் சார்புகளை அறிமுகப்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மாதிரியில் உள்ள சில வடிவமைப்புத் தேர்வுகள், அது எவ்வாறு சூழலைக் கையாளுகிறது அல்லது சில வகையான தகவல்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது, வெளியீட்டில் வெளிப்படும் சார்பு வகைகளை பாதிக்கலாம்.
மொழி மாதிரிகளில் சார்பு வெளிப்பாடுகள்
1. ஸ்டீரியோடைப்பிங்: மொழி மாதிரிகள் ஏற்கனவே உள்ள சமூக தப்பெண்ணங்களை வலுப்படுத்தும் உரையை உருவாக்குவதன் மூலம் ஒரே மாதிரியானவற்றை நிலைநிறுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மொழி மாதிரியானது குறிப்பிட்ட பாலினங்களுடன் சில தொழில்களை தொடர்புபடுத்தும் உரையை உருவாக்கலாம், இதன் மூலம் பாலின ஒரே மாதிரியானவைகளை வலுப்படுத்தலாம்.
2. பாரபட்சம்: மொழி மாதிரிகளில் உள்ள சார்பு பாரபட்சமான வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு சார்புடைய மாதிரியானது குறிப்பிட்ட இன அல்லது இனக்குழுக்களுக்கு தீங்கிழைக்கும் அல்லது தீங்கு விளைவிக்கும் உரையை உருவாக்கலாம். இது கடுமையான தாக்கங்களை ஏற்படுத்தலாம், குறிப்பாக வாடிக்கையாளர் சேவை அல்லது உள்ளடக்கத்தை கட்டுப்படுத்துதல் போன்ற பயன்பாடுகளில் இந்த மாதிரி பயன்படுத்தப்பட்டால்.
3. தவிர்ப்பு: சார்புகள் சில குழுக்களை விலக்கிவிடலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு மொழி மாதிரியானது பல்வேறு மொழியியல் தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படாவிட்டால், அது குறைவான பொதுவான மொழிகள் அல்லது பேச்சுவழக்குகளில் உரையை உருவாக்கவோ அல்லது புரிந்துகொள்ளவோ சிரமப்படலாம், இதன் மூலம் அந்த மொழிகளைப் பேசுபவர்கள் தொழில்நுட்பத்திலிருந்து முழுமையாகப் பயனடைவதில்லை.
மொழி மாதிரிகளில் சார்புத் தணிப்பு
1. மாறுபட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ பயிற்சி தரவு: சார்புநிலையைத் தணிப்பதற்கான மிகச் சிறந்த வழிகளில் ஒன்று, பயிற்சித் தரவு வேறுபட்டதாகவும் அனைத்து தொடர்புடைய குழுக்களின் பிரதிநிதியாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்வதாகும். இது பரந்த அளவிலான புள்ளிவிவரங்கள், கலாச்சாரங்கள் மற்றும் முன்னோக்குகளிலிருந்து தரவை ஆதாரமாகக் கொண்டுள்ளது. கூடுதலாக, மாறிவரும் சமூக நெறிமுறைகள் மற்றும் மதிப்புகளைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் பயிற்சித் தரவைத் தொடர்ந்து புதுப்பிப்பது முக்கியம்.
2. சார்பு கண்டறிதல் மற்றும் மதிப்பீடு: மொழி மாதிரிகளில் சார்புகளைக் கண்டறிந்து மதிப்பிடுவதற்கான முறைகளை உருவாக்குவது முக்கியம். மாதிரி வெளியீடுகளில் சார்பு இருப்பு மற்றும் அளவை மதிப்பிடுவதற்கு சார்பு அளவீடுகள் மற்றும் வரையறைகளைப் பயன்படுத்துவதை இது உள்ளடக்கியது. எடுத்துக்காட்டாக, வார்த்தை உட்பொதிப்புகளில் உள்ள சார்புகளை அளவிட ஆராய்ச்சியாளர்கள் வேர்ட் எம்பெடிங் அசோசியேஷன் டெஸ்ட் (WEAT) போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
3. நேர்மை-விழிப்புணர்வு அல்காரிதம்கள்: நியாயமான விழிப்புணர்வு வழிமுறைகளை செயல்படுத்துவது சார்புநிலையைத் தணிக்க உதவும். இந்த வழிமுறைகள் மாதிரியின் வெளியீடுகள் நியாயமானவை மற்றும் பக்கச்சார்பற்றவை என்பதை உறுதிப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, பக்கச்சார்பற்ற தரவுகளிலிருந்து பிரித்தறிய முடியாத வெளியீடுகளை உருவாக்க மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பது போன்ற உத்திகள் அட்வெர்ஸரியல் டிபியாஸிங் போன்றவை.
4. வழக்கமான தணிக்கை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை: சார்புக்கான மொழி மாதிரிகளைத் தொடர்ந்து தணிக்கை செய்வது அவசியம். வெவ்வேறு மக்கள்தொகைக் குழுக்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் மாதிரியின் செயல்திறனைப் பற்றிய முழுமையான மதிப்பீடுகளை இது உள்ளடக்கியது. மாதிரியின் மேம்பாடு மற்றும் மதிப்பீட்டு செயல்பாட்டில் வெளிப்படைத்தன்மையும் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது பங்குதாரர்களை சாத்தியமான சார்புகளைப் புரிந்து கொள்ளவும், நிவர்த்தி செய்யவும் அனுமதிக்கிறது.
5. மனித-இன்-தி-லூப் அணுகுமுறைகள்: மாதிரி மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் செயல்பாட்டில் மனித மேற்பார்வையை இணைத்துக்கொள்வது சார்புகளைக் கண்டறிந்து தணிக்க உதவும். மனித மதிப்பாய்வாளர்கள் சார்புக்கான மாதிரியின் வெளியீடுகளை மதிப்பிடுவதையும் மேலும் செம்மைப்படுத்துவதற்கான கருத்துக்களை வழங்குவதையும் இது உள்ளடக்கியது.
நடைமுறையில் சார்புத் தணிப்புக்கான எடுத்துக்காட்டுகள்
1. OpenAI இன் GPT-3: OpenAI அதன் GPT-3 மாதிரியில் சார்புநிலையை நிவர்த்தி செய்ய பல நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்தியுள்ளது. இதில் பலதரப்பட்ட பயிற்சித் தரவைப் பயன்படுத்துதல், மாதிரியின் வெளியீடுகளின் விரிவான மதிப்பீடுகளை நடத்துதல் மற்றும் வெளிப்புற மதிப்பாய்வாளர்களிடமிருந்து கருத்துக்களை இணைத்தல் ஆகியவை அடங்கும். கூடுதலாக, OpenAI ஆனது நியாயமான விழிப்புணர்வு வழிமுறைகளின் பயன்பாடு போன்ற சார்புகளைக் கண்டறிந்து குறைப்பதற்கான கருவிகளை உருவாக்கியுள்ளது.
2. கூகுளின் BERT: கூகுள் தனது BERT மாதிரியில் சார்புநிலையை நிவர்த்தி செய்ய நடவடிக்கை எடுத்துள்ளது. இதில் பல்வேறு மற்றும் பிரதிநிதித்துவ பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்துதல், மாதிரியின் செயல்திறனின் வழக்கமான தணிக்கைகளை நடத்துதல் மற்றும் சார்பு கண்டறிதல் மற்றும் குறைப்பதற்கான நுட்பங்களை செயல்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும். மாடலின் வளர்ச்சி செயல்பாட்டில் வெளிப்படைத்தன்மையை அதிகரிக்க கூகுள் முயற்சிகளை மேற்கொண்டுள்ளது.
3. மைக்ரோசாப்டின் டூரிங்-என்எல்ஜி: மைக்ரோசாப்டின் டூரிங்-என்எல்ஜி மாதிரியானது பல சார்புத் தணிப்பு நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது, இதில் பலதரப்பட்ட பயிற்சித் தரவு மற்றும் நியாயமான விழிப்புணர்வு வழிமுறைகள் ஆகியவை அடங்கும். மைக்ரோசாப்ட் மாடலின் வெளியீடுகளின் விரிவான மதிப்பீடுகளை நடத்தியது மற்றும் நேர்மை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த வழக்கமான தணிக்கைகளை செயல்படுத்தியுள்ளது.
மொழி மாதிரிகளில் உள்ள சார்புகளை நிவர்த்தி செய்வது ஒரு சிக்கலான மற்றும் தொடர்ச்சியான சவாலாகும், இதற்கு பன்முக அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது. பலதரப்பட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவ பயிற்சி தரவை உறுதிசெய்தல், சார்பு கண்டறிதல் மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கான முறைகளை உருவாக்குதல், நியாயமான விழிப்புணர்வு வழிமுறைகளை செயல்படுத்துதல், வழக்கமான தணிக்கைகளை நடத்துதல் மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையைப் பேணுதல் மற்றும் மனித மேற்பார்வையை இணைத்துக்கொள்வதன் மூலம், சார்புகளைத் தணிக்கவும் மேலும் நியாயமான மற்றும் சமமான மொழி மாதிரிகளை உருவாக்கவும் முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/ADL மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல்:
- மேலும் AI மற்றும் ML மாதிரிகள் மேம்பாட்டிற்கான முதன்மையான நெறிமுறை சவால்கள் என்ன?
- AI தொழில்நுட்பங்களின் வளர்ச்சியில் பொறுப்பான கண்டுபிடிப்புகளின் கொள்கைகளை எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்க முடியும், அவை சமுதாயத்திற்கு நன்மை பயக்கும் மற்றும் தீங்கைக் குறைக்கும் விதத்தில் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிப்படுத்துவது எப்படி?
- நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அத்தியாவசிய பாதுகாப்பு மற்றும் உறுதியான தேவைகளை பூர்த்தி செய்வதில் விவரக்குறிப்பு-உந்துதல் இயந்திர கற்றல் என்ன பங்கு வகிக்கிறது, மேலும் இந்த விவரக்குறிப்புகளை எவ்வாறு செயல்படுத்தலாம்?
- நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பாதுகாப்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மையை, குறிப்பாக தன்னாட்சி வாகனம் ஓட்டுதல் போன்ற முக்கியமான பயன்பாடுகளில், விரோதப் பயிற்சி மற்றும் வலுவான மதிப்பீட்டு முறைகள் எவ்வாறு மேம்படுத்த முடியும்?
- நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளில் மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதில் தொடர்புடைய முக்கிய நெறிமுறைகள் மற்றும் சாத்தியமான அபாயங்கள் என்ன?
- பிற உற்பத்தி மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்குகளை (ஜிஏஎன்) பயன்படுத்துவதன் முதன்மை நன்மைகள் மற்றும் வரம்புகள் என்ன?
- தலைகீழான மாதிரிகள் (ஓட்டங்களை இயல்பாக்குதல்) போன்ற நவீன உள்ளுறை மாறி மாதிரிகள் எவ்வாறு வெளிப்பாட்டுத்தன்மை மற்றும் உருவாக்கும் மாடலிங்கில் இழுக்கும் தன்மைக்கு இடையில் சமநிலைப்படுத்துகின்றன?
- மறுபரிசீலனை செய்யும் தந்திரம் என்றால் என்ன, மாறுபாடு தன்னியக்க குறியீடுகளின் (VAEs) பயிற்சிக்கு இது ஏன் முக்கியமானது?
- மாறுபாடு அனுமானம் எவ்வாறு தீர்க்க முடியாத மாதிரிகளின் பயிற்சியை எளிதாக்குகிறது மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய முக்கிய சவால்கள் என்ன?
- தன்னியக்க மாதிரிகள், மறைந்திருக்கும் மாறி மாதிரிகள் மற்றும் GAN கள் போன்ற மறைமுக மாதிரிகள் ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள முக்கிய வேறுபாடுகள் என்ன?
EITC/AI/ADL மேம்பட்ட ஆழமான கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க