Yangi tarix

Fine-Tuning AI modelini daha yaxşı qilmalarda qilmalarda qilmalarda qilmalar

tomonidan Algorithmic Bias (dot tech)4m2025/04/23
Read on Terminal Reader

Juda uzoq; O'qish

Bilmiz dili modelni qilmadi o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z.
featured image - Fine-Tuning AI modelini daha yaxşı qilmalarda qilmalarda qilmalarda qilmalar
Algorithmic Bias (dot tech) HackerNoon profile picture
0-item
O‘z

Autorlar :

O‘z

(1) Evan Shieh, Young Data Scientists League ([email protected]);

O‘z

(2) Faye-Marie Vassel, Stanford University;

O‘z

(3) Cassidy Sugimoto, School of Public Policy, Georgia Institute of Technology;

O‘z

(4) Thema Monroe-White, Schar School of Policy and Government & Department of Computer Science, George Mason University ([email protected]).

O‘z

Authors:

(1) Evan Shieh, Young Data Scientists League ([email protected]);

(2) Faye-Marie Vassel, Stanford University;

(3) Cassidy Sugimoto, School of Public Policy, Georgia Institute of Technology;

(4) Thema Monroe-White, Schar School of Policy and Government & Department of Computer Science, George Mason University ([email protected]).

Solida tabellar

Abstract və 1 Introduction

1.1 Kontablar o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z

2 Metodlar və data toplama

2.1 Textual Identity Proxies and Socio-Psychological Harms

2.2 Modeling Gender, Sexual Orientation, and Race

3 analiz

4.1 Omision o‘zingizdir

4.2 Subordination o‘zingizdir

3.3 Stereotip o‘z o‘z

4 Discussions, Recognitions, and References / Referanslar, referanslar


SUPPLEMENTAL MATERIALS

Operationalizing power and intersectionality. – Operationalizing power and intersectionality.

B. Technical Detaylar

B.1 Gender and Sexual Orientation modeling

B2 model yarış

B.3 Automated data mining textual cues

B4 Representation ratio bilan bilan

B5 Subordination Ratio o‘zingizdir.

B.6 Median racialized subordination ratio

B.7 Extended Cues for Stereotype Analysis (Sterotipiya analizi)

B.8 Statistik metodlar

c. o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z

C.1 Most Common Names Generated by LM per Race.

C.2 Additional selected examples of full synthetic texts.

D Datasheet və Public Uses Divulgations

D.1 Datasheet for Laissez-Faire Prompts Dataset.

B.3 Automated data mining textual cues

B.4 Additionally, we collect 1,000 generations per language model per prompt to produce an adequate number of total samples needed for modeling “small-N” populations[35]. 500K stories data setni, textual cues hand-extracting from reading each individual story is intractable.


Biz o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘


Biz ChatGPT 3.5 (gpt-3.5-turbo) kullandim, automatik etiketing qoladi tablo S7 bo‘ladi, ko‘ladi ko‘ladi, ko‘ladi bazardim bilan bilan, ko‘ladi.


O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z


O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z


Biz o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘


O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z


Table S7: Prompts Used for Automated Labeling


Table S8: Co-reference Precision and Recall for Autolabeling


B4 Representation ratio bilan bilan

Biz bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan.representation ratioProporsion o‘zpDemografik bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilanp* Kadi.





P* bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan



Table S9: Calculations for Mapping Census Baselines for Gender and Sexual Orientation



Bilmiz, o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘


O‘z

Bu dokimi CC BY 4.0 DEED lisenziyada arxiv qaytaradi.

O‘z

Bu dokimi CC BY 4.0 DEED lisenziyada arxiv qaytaradi.

O‘z arxiv


Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks