バイアス に関する最新の記事

言語生成の安全性を向上させ、リスクを減らすモデルを紹介するよ。

言語翻訳技術における倫理の役割を探る。

画像生成におけるバイアスとその社会的影響を調べる。

MGSデータセットを使ってAI生成のステレオタイプを特定する研究。

新しい方法がカーネルリッジ回帰を使って統計のモデル化と予測を改善してるんだ。

この論文は、言語モデルがどのようにインタラクションを通じて学び、進化するかについて話してるよ。

この記事では、言語モデルが代名詞をどのように扱うかと、それがアイデンティティに与える影響について考察してるよ。

物質使用障害の治療予測のための公正で説明可能なモデルに焦点を当てた研究。

新しい方法で、異なるグループがCOVID-19をどう広めるかを評価して、より良い公衆衛生戦略を立てるんだ。

顔認識技術の合成データセットにおける競争を見てみよう。

データの剪定はモデルの効率を高めつつ、潜在的なバイアスの問題にも対処するんだ。

LLMの安全性向上に焦点を当てたデータセットのレビュー。

医療データ研究における多様性とバイアスを探って、その影響を考える。

ソースデータの類似性と多様性が予測精度にどう影響するかを調べる。

新しい方法が、性能を落とさずに機械学習の公平性を向上させることを目指している。

新しいツールは、機械学習分析のための柔軟な公正性の定義を提供する。

人気のある言語モデルの安全性パフォーマンスを比較した研究。

研究は、機械学習の言語表現における公平性の重要性を強調している。

この記事は、クエリ生成が文書の検索可能性スコアにどのように影響するかを調べているよ。

研究はトルコ語モデルにおけるバイアスとその社会的影響を調査している。

パンデミック関連の死亡者数を推定する際の課題を深掘りする。

最小限の例を使って既存の深層学習モデルのバイアスを減らす方法。

ある研究では、介入変数が薬物研究における傾向スコアモデルをどのように洗練できるかを調べてるよ。

新しいモデルが医療におけるデータ融合と分析を強化する。

統計における堅牢推定手法の概要。

この研究は、医療で使われる大型言語モデルのバイアスを調べてるよ。

機械学習の決定における公平性を確保する新しい方法。

アルゴリズムによる意思決定の公平性の課題と解決策を考える。

AIデータセットの顔の多様性を高める新しい方法を紹介するよ。

コンテキストステアリングがどうやって言語モデルの応答を適応的なコンテキスト使用で強化するかを学ぼう。

この記事では、LLMの評価におけるバイアスや不一致を調べて、改善方法を提案しています。

SGHateCheckは、オンラインのヘイトスピーチに効果的に対処するために、地域の言語に焦点を当てている。

天琴の重力波検出と衛星の安定性管理への取り組みを見てみよう。

ユーザーの視点を理解するための情報検索システムの必要性を探る。

この記事では、機械学習におけるデータセット管理の倫理的実践の重要性について説明してるよ。

研究は、ノイズのある信号から周波数を抽出する方法を強化します。

この研究は、方言が生成モデルの画像特徴にどう影響するかを調べてる。

この研究は、人口グループに影響を与えるLLMのバイアスが医療に与える影響を評価してるよ。

この研究は、医療画像のための継続的学習モデルにおけるバイアスを調べてるんだ。

機械学習システムが人間の行動や公平性に与える影響を調べる。