法學碩士因其能夠透過深入的自然語言處理 (NLP) 系統反映人類對話的能力而成為當今不斷發展的市場中的重要參與者。當然，一切都有其局限性，人工智慧助理也有其獨特的挑戰。
這個獨特的挑戰是法學碩士偏見的可能性，這種偏見根深蒂固地存在於用於訓練模型的數據中。
了解法學碩士
讓我們退後一步。什麼是法學碩士？
LLM 是諸如ChatGPT之類的人工智慧系統，用於建模和處理人類語言。它是一種人工智慧演算法，使用深度學習技術來總結、生成和預測新內容。之所以被稱為“大型”，是因為該模型需要數百萬甚至數十億個參數，這些參數用於使用“大型”文字資料語料庫來訓練模型。
法學碩士和自然語言處理攜手並進，因為他們的目標是對人類語言及其模式有高度的理解，並使用大型資料集學習知識。
如果您是法學碩士領域的新手，建議您閱讀以下文章以幫助您快速入門：
什麼是法學碩士？大型語言模型及其工作原理指南。或參加我們的大型語言模型 (LLM) 概念課程，這也非常適合學習 LLM。
法學碩士用例
法學碩士已廣泛應用於不同類型的人工智慧應用。它們日益流行，企業正在尋找不同的方法將它們整合到當前的系統和工具中，以提高工作流程生產力。
LLM 可用於以下用例：
內容創作
情緒分析
客戶服務
語言翻譯
聊天機器人
個性化行銷
數據分析
等等。
法學碩士背後的機制
法學碩士的預測與語言生成過程
法學碩士使用Transformer 模型，這是一種深度學習架構，可以透過順序資料分析來學習上下文和理解。
標記化是指輸入文字被分解為稱為標記的較小的單元，以便模型透過數學方程式進行處理和分析，以發現不同標記之間的關係。數學過程包括在模型訓練階段採用機率方法來預測下一個單字序列。
標記化範例
標記化範例
訓練階段包括向模型輸入大量文字數據，以幫助模型理解各種語言上下文、細微差別和風格。法學碩士將創建一個知識庫，在其中他們可以有效地模仿人類語言。
語言理解和任務的多功能性
法學碩士擁有的多功能性和語言理解能力證明了他們先進的人工智慧能力。法學碩士接受過各種類型和風格的廣泛數據集（例如法律文件和虛構敘述）的培訓，使他們能夠適應不同的場景和背景。
然而，法學碩士的多功能性不僅限於文本預測。能夠處理不同語言、不同上下文和不同輸出的任務是一種多功能性，這在客戶服務等各種適應性應用中都得到了體現。這要歸功於對大型特定資料集的廣泛訓練和微調過程，從而增強了其在不同領域的有效性。
然而，我們必須記住法學碩士的獨特挑戰：偏見。
法學碩士的偏見問題
眾所周知，法學碩士接受過來自不同來源的各種文本資料的培訓。當資料輸入到模型中時，模型會使用該資料作為其唯一的知識庫並將其解釋為事實。然而，數據可能根深蒂固地存在偏見和錯誤訊息，這可能導致法學碩士的輸出反映偏見。
眾所周知，一種可以提高生產力並協助完成日常任務的工具正在顯示道德問題。您可以在我們的課程中了解更多有關人工智慧倫理的資訊。
識別偏見
您擁有的數據越多越好。如果 LLM 使用的訓練資料包含不具代表性的樣本或偏差，那麼模型自然會繼承並學習這些偏差。法學碩士偏見的例子包括性別、種族和文化偏見。
例如，如果法學碩士的大部分數據顯示女性主要擔任清潔工或護士，而男性通常擔任工程師或首席執行官，則法學碩士可能存在性別偏見。由於將訓練資料輸入其中，法學碩士繼承了社會的刻板印象。另一個例子是種族偏見，其中法學碩士可能反映刻板印像中的某些種族群體，以及為了適應刻板印象而過度代表性的文化偏見。
法學碩士偏見的兩個主要根源是：
數據來源
人工評價
儘管法學碩士的用途非常廣泛，但這項挑戰表明該模型在處理多元文化內容時效果不佳。對法學碩士和偏見的擔憂歸結於在決策過程中使用法學碩士，這自然會引起道德問題。
LLM 偏見的影響
法學碩士中的偏見影響著模型的使用者和更廣泛的社會。
強化刻板印象
正如我們上面提到的，刻板印像有不同類型，例如文化和性別。法學碩士培訓數據的偏差不斷強化這些有害的刻板印象，使社會陷入偏見的循環之中，有效阻礙社會進步。
如果法學碩士繼續消化有偏見的數據，他們將繼續推動文化分歧和性別不平等。
歧視
歧視是基於性別、種族、年齡或殘疾而對不同類別的人進行偏見待遇。訓練資料的代表性可能嚴重不足，其中資料並未顯示不同群體的真實代表性。
法學碩士的產出包含有偏見的反應，這些反應繼續保留和維持種族、性別和年齡歧視，有助於邊緣化社區對人們日常生活的負面影響，例如招聘過程和教育機會。這導致法學碩士的產出缺乏多元和包容性，引發道德問題，因為這些產出可以進一步用於決策過程。
錯誤訊息和虛假訊息
如果擔心法學碩士使用的訓練資料包含不具代表性 芬蘭電話號碼列表 的樣本或偏差，那麼也會引發資料是否包含正確資訊的問題。透過法學碩士傳播錯誤訊息或虛假訊息可能會產生嚴重影響。
例如，在醫療保健部門，使用包含偏見資訊的法學碩士可能會導致危險的健康決策。另一個例子是法學碩士包含有政治偏見的數據並推動這種可能導致政治虛假資訊的敘述。
相信
圍繞法學碩士的道德問題並不是社會上一些人未能很好地接受人工智慧系統在我們日常生活中的實施的主要原因。一些或許多人擔心人工智慧系統的使用以及它們將如何影響我們的社會，例如失業和經濟不穩定。
人們對人工智慧系統已經缺乏信任。因此，法學碩士所產生的偏見可能會完全削弱社會對人工智慧系統的整體信任或信心。為了讓法學碩士技術能夠被自信地接受，社會需要信任它。
減輕法學碩士偏見的策略
減輕法學碩士偏見的策略
減輕法學碩士偏見的策略
資料管理
讓我們從頭開始，涉及的數據。公司需要對其輸入模型的資料類型高度負責。
確保法學碩士所使用的訓練資料來自各種資料來源。來自不同人口統計、語言和文化的文本資料集將平衡人類語言的表示。這確保了訓練資料不包含不具代表性的樣本，並指導有針對性的模型微調工作，從而可以減少更廣泛社區使用時偏差的影響。
模型微調
一旦整理了一系列資料來源並將其輸入到模型中，組織就可以透過模型微調繼續提高準確性並減少偏差。有多種微調方法，例如：
遷移學習：此過程涉及使用預先訓練的模型，並使用更小、更具體的資料集對其進行進一步訓練，以微調模型輸出。例如，使用通用文字資料預訓練模型對具有法律文件的模型進行微調。
減少偏差技術：組織也應該加倍努力，在其流程中實施偏差檢測工具，以便能夠檢測和減輕訓練資料中發現的偏差。反事實資料增強等方法包括更改訓練資料以打破刻板印象資料並減少模型中的性別、種族或文化偏見。
您可以透過我們的微調 LLaMA 2 教程了解有關微調過程的更多信息，該教程提供了調整預訓練模型的分步指南。
多種評估方法和指標
為了持續發展能夠安全地融入當今社會的人工智慧系統，組織需要在評估過程中使用多種方法和指標。在法學碩士等人工智慧系統向更廣泛的社區開放之前，必須實施正確的方法和指標，以確保法學碩士輸出中捕獲不同維度的偏見。
方法的範例包括人工評估、自動評估或混合評估。所有這些方法都用於檢測、估計或過濾法學碩士中的偏差。指標的例子包括準確性、情緒、公平性等。這些指標可以提供有關法學碩士輸出中偏差的回饋，並有助於不斷改善法學碩士中檢測到的偏差。
如果您想了解有關用於提高 LLM 品質的不同評估的更多信息，請查看我們的評估 LLM 回應的代碼。
解決 LLM 偏見的邏輯
麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的一項研究透過整合邏輯推理在法學碩士方面取得了重大進展：大型語言模型存在偏見。邏輯能幫助拯救他們嗎？
邏輯和結構化思維在法學碩士中的重要性使得模型能夠應用邏輯推理和批判性思維來處理和生成輸出，以便法學碩士可以使用背後的推理提供更準確的回應。
這個過程包括建立一個中性語言模型，其中標記之間的關係被認為是「中性」的，因為沒有邏輯表明兩者之間存在關係。 CSAIL 在語言模型上訓練了這種方法，發現新訓練的模型偏差較小，不需要更多資料和額外的演算法訓練。
具有邏輯意識的語言模型將能夠避免有害的刻板印象。
案例研究和實際應用
Google BERT 對不同的訓練資料進行建模
谷歌研究院繼續透過擴展其訓練資料來改進其 LLM BERT，以確保其更具包容性和多樣性。在預訓練階段使用包含未註釋文字的大型資料集，使模型可以在以後進行微調以適應特定任務。目的是創建一個較少偏見並產生更穩健輸出的法學碩士。谷歌研究表明，這種方法減少了模型生成的刻板輸出，並繼續提高其在理解不同方言和文化背景方面的表現。
公平性指標
谷歌研究團隊整合了多種名為「公平指標」的工具，旨在檢測機器學習模型中的偏差並進行緩解過程。這些指標使用誤報和漏報等指標來評估績效並識別可能被一般指標掩蓋的差距。
OpenAIs 預訓練緩解措施
OpenAI 已確保更廣泛的社群將安全、隱私和道德問題置於其目標的首位。他們對 DALL-E 2 的預訓練緩解措施包括從訓練資料集中過濾掉暴力和性圖像，刪除視覺上相似的圖像，然後教導模型減輕過濾資料集的影響。
在保持性能的同時減少偏差
在不犧牲另一件事的情況下實現一件事有時是不可能的。這適用於試圖在減少 LLM 偏差與保持甚至提高模型性能之間取得平衡的情況。消除模型偏差對於實現公平至關重要。但是，模型的性能和準確性不應受到影響。
需要實施一種策略方法，以確保減少偏差的緩解方法（例如資料管理、模型微調和多種方法的使用）不會影響模型理解和產生語言輸出的能力。需要改進；然而，模型的性能不應該是一種權衡。
這是一個反覆試驗、監測和調整、消除偏差和改進的問題。
