Cosa significa "Bias di esposizione"?
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Il bias di esposizione succede quando un modello addestrato per generare testo fa previsioni basate su sequenze corrette durante l'addestramento. Tuttavia, quando il modello viene effettivamente usato, deve fare affidamento sulle sue stesse parole precedenti per prevedere quelle successive. Questa differenza tra l'addestramento e l'uso reale può portare a errori e risultati meno precisi.
Perché è un Problema?
Quando un modello impara solo dagli input corretti, non ha abbastanza pratica nel prendere decisioni basate sui propri output. Questo può renderlo meno affidabile quando deve creare testo da solo. Di conseguenza, la qualità del testo generato può risentirne, e il modello può avere difficoltà con compiti come la traduzione o la scrittura di storie.
Soluzioni al Bias di Esposizione
Per affrontare il bias di esposizione, i ricercatori usano metodi come il campionamento programmato. Questo approccio introduce lentamente il modello alle proprie previsioni durante l'addestramento. Facendo così, il modello diventa migliore nel gestire la situazione reale in cui deve lavorare con il testo che ha generato. Metodi più recenti migliorano ulteriormente questo aspetto concentrandosi sul far comportare il modello in modo più simile a un modello insegnante, il che aiuta a migliorare le sue prestazioni complessive.