¿Qué significa "Evaluando sesgos"?

Tabla de contenidos

• Sesgo Social en Modelos de Lenguaje
• Hipótesis de Contacto
• Técnica para Reducir el Sesgo
• Ataques de Jailbreak
• Importancia de la Evaluación

El sesgo en la tecnología se refiere a actitudes o creencias injustas que se pueden ver en los resultados de sistemas como modelos de lenguaje grande (LLMs) o modelos de lenguaje visual (LVLMs). Estos sesgos suelen venir de los datos usados para entrenar estos modelos, que pueden reflejar prejuicios existentes en la sociedad.

#Sesgo Social en Modelos de Lenguaje

Los modelos de lenguaje pueden mostrar ciertos sesgos basados en raza, género y otros factores sociales. Esto puede llevar a reforzar estereotipos negativos. Los investigadores están buscando formas de disminuir estos sesgos, usando varios métodos para evaluar y ajustar cómo responden los modelos a diferentes entradas.

#Hipótesis de Contacto

Un método para abordar el sesgo se basa en la Hipótesis de Contacto, que sugiere que las interacciones sociales entre diferentes grupos pueden ayudar a reducir prejuicios. Al simular dichas interacciones a través de solicitudes, los investigadores pueden medir cómo estas experiencias pueden cambiar las respuestas del modelo.

#Técnica para Reducir el Sesgo

Un enfoque específico llamado Desesgo de Contacto Social busca enseñar a los modelos de lenguaje a responder de maneras menos sesgadas. Al refinar el entrenamiento del modelo con respuestas más equilibradas, los investigadores han encontrado que los sesgos pueden reducirse significativamente después de un corto periodo de ajuste.

#Ataques de Jailbreak

En el ámbito de los modelos de lenguaje visual, los ataques de jailbreak son una técnica utilizada para probar la seguridad de estos sistemas. Estos ataques buscan eludir las protecciones integradas, a menudo alterando entradas visuales. Los últimos métodos adoptan un enfoque más completo, combinando tanto solicitudes visuales como de texto para crear ataques más efectivos.

#Importancia de la Evaluación

Evaluar el sesgo en estos modelos es crucial, ya que puede resaltar debilidades y áreas de mejora, asegurando que la tecnología sirva a todos de manera justa y no perpetúe estereotipos dañinos.