הטיות חברתיות

בתמונה העליונה עדכון ידע במודל שהתבצע בעזרת ReFACT. משמאל, התמונות המקוריות שיוצרו על ידי המודל. מימין, אחרי העריכה. העריכות מכלילות בהצלחה גם לניסוחים קרובים, ומראות שהשיטה מצליחה לבצע עריכה משמעותית בידע שמקודד במודל. בתמונה התחתונה תיקון ההטייה המגדרית כאשר הקלט הוא "A developer". משמאל: לפני עריכה באמצעות TIME (ההנחה המוטמעת: A developer הוא גבר). מימין: אחרי עריכה. באדיבות הטכניון

תיקון הטיות ועדכון ידע במודלים מחוללי תמונות

  • אין תגובות
"בתהליך האימון שלהם מודלים לומדים גם הרבה ידע עובדתי על העולם. למשל, מודלים לומדים את זהותם של ראשי ממשלה, נשיאים ואפילו שחקנים שגילמו דמויות פופולריות בסדרות טלוויזיה. מודלים כאלה מפסיקים
לוגו אתר הידען
חיפוש