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核心概念
대규모 언어 모델은 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보이지만, 이들 모델에는 편향성이 내재되어 있어 특정 집단에 대한 차별로 이어질 수 있다. 이에 따라 대규모 언어 모델의 공정성을 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.
摘要
이 논문은 대규모 언어 모델의 공정성에 대한 최근 연구 동향을 종합적으로 살펴본다.
먼저 대규모 언어 모델의 기본 원리와 학습 과정을 소개하고, 이 과정에서 발생할 수 있는 편향성의 원인을 설명한다.
다음으로 기계 학습에서의 공정성 개념을 언어 모델에 적용하는 방법을 논의하고, 편향성 측정을 위한 다양한 지표들을 소개한다. 이 지표들은 단어 임베딩 기반, 확률 기반, 생성 기반 등으로 분류된다.
이어서 편향성 완화를 위한 알고리즘들을 학습 전 처리, 학습 중 처리, 학습 후 처리, 추론 중 처리 등의 관점에서 살펴본다.
또한 편향성 평가를 위한 공개 데이터셋과 도구들을 정리한다.
마지막으로 현재 연구의 한계와 향후 과제를 제시한다.
Fairness in Large Language Models
統計資料
대규모 언어 모델은 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보이지만, 편향성으로 인해 특정 집단에 대한 차별로 이어질 수 있다.
편향성의 주요 원인은 학습 데이터의 편향성, 단어 임베딩의 편향성, 레이블 데이터의 편향성 등이다.
편향성 측정을 위한 지표로는 단어 임베딩 기반, 확률 기반, 생성 기반 등의 방법이 있다.
편향성 완화를 위한 알고리즘으로는 데이터 전처리, 학습 중 처리, 추론 중 처리 등의 방법이 연구되고 있다.
편향성 평가를 위한 공개 데이터셋과 도구들이 제공되고 있다.
引述
"대규모 언어 모델은 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보이지만, 이들 모델에는 편향성이 내재되어 있어 특정 집단에 대한 차별로 이어질 수 있다."
"편향성의 주요 원인은 학습 데이터의 편향성, 단어 임베딩의 편향성, 레이블 데이터의 편향성 등이다."
深入探究
대규모 언어 모델의 편향성 문제를 해결하기 위해서는 어떤 새로운 접근 방식이 필요할까?
편향성 문제를 해결하기 위해서는 다양한 새로운 접근 방식이 필요합니다. 먼저, 데이터 수집과 전처리 과정에서 편향성을 감지하고 제거하는 방법이 중요합니다. 이를 위해 다양한 편향성 감지 알고리즘과 도구를 활용하여 데이터를 분석하고 수정해야 합니다. 또한, 모델 학습 과정에서 공정성을 고려한 새로운 손실 함수나 규제 방법을 도입하여 모델이 편향된 판단을 내리지 않도록 해야 합니다. 더불어, 후처리 과정에서도 생성된 결과물을 신중하게 검토하고 필요한 경우 수정하는 방법을 도입하여 편향성을 최소화해야 합니다. 이러한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz
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