バイアス に関する最新の記事

AIの開発と利用における主要な倫理的問題を探る。

この研究は、言語モデルの複数のバイアスを同時に減らすことに焦点を当ててるよ。

分析によると、脳年齢予測の精度に人口統計的な差があるらしいよ。

バイアスや有害な出力を減らして言語モデルの動作を改善する新しい方法。

この記事では、言語モデルのバイアスと異なる社会グループとの感情的な一致について調査する。

位置ベースの人口統計の精度を改善するための解決策を調べてる。

この記事は、言語モデルがトレーニングデータからイデオロギー的バイアスをどのように取り込むかを調べている。

インドのテレビ討論における偏見と無礼についての分析。

この記事では、天文学における距離測定を向上させるための赤方偏移キャリブレーションの新しい方法について話してるよ。

この研究は、人種や性別に関連する名前に基づく言語モデルのバイアスを明らかにしている。

この研究はマスクされた言語モデルのバイアスとその影響を調べる。

数学モデルを使って生化学ネットワークとその相互作用を探る。

パートナーシップは、世界の医療改善のために公平なAIツールを開発することを目指してるよ。

MLにおけるバイアスを減らすための戦略、連続的なセンシティブ属性に焦点を当てて。

性別や年齢におけるMRI画像再構成の深層学習のバイアスを調査中。

この研究は、UADモデルの違いが医療の公平性に影響を与えていることを明らかにしている。

異なる性別間での音声認識のパフォーマンスギャップを調査する。

この記事は、大規模言語モデルにおける政治的見解の信頼性を検証しています。

新しいツールが、MLベースの早期警告システムのバイアスを評価して、より良い患者ケアを実現する。

観測されたサンプルに基づいて見えないデータを予測する方法。

AI開発における多様性とアクセスの影響を調べる。

モデル編集は、言語モデルのバイアスや誤情報を増幅する可能性がある。

NOVAはユーザーが実際のレポートと自分のメディアに対する信念を比べるのを手助けするよ。

公平な結果を得るための大規模言語モデルのバイアスを最小限に抑える方法。

言語モデルのバイアスが実世界の応用にどう影響するかを評価する。

この研究は、SNSで低信頼性のニュースを共有しているコミュニティを調べてるよ。

新しいアプローチで、クラス不均衡のある機械学習モデルのバイアスを減らせるよ。

研究が、言語モデルが少ない例から性別の特徴を学ぶ方法を明らかにした。

医療における大規模言語モデルの倫理的懸念を検討する。

AIモデルのバイアスを減らして予測を改善する新しいアプローチ。

HEAL-ViTは、気象予測を改善するためにビジョントランスフォーマーと球面メッシュを組み合わせてるんだ。

大規模言語モデルのパフォーマンスと評価方法に関する研究。

特徴の寄与が自動システムのランキング決定をどう説明するかを学ぼう。

新しい収縮法が、機械学習の最適化タスクのためのヘッセ行列推定を強化する。

研究がfMRIデータ分析手法の偏りを浮き彫りにした。

次トークン予測のバイアスを調べて、そのモデルパフォーマンスへの影響を見てみる。

新しいデータセットを使ったロシア語モデルのバイアスに関する研究。

スタンスとフレーミングを通じて、大規模言語モデルにおける政治的偏見を測定する研究。

研究は、NLPモデルにおける統計的および因果的公平性を評価することで、性別バイアスを調査している。

大規模言語モデルのバイアス問題を調べて、平等を改善するための取り組み。