Улучшение устойчивости к предвзятости в машинном обучении социальных наук: обещание моделей на основе инструкций

«`html

Использование языковых моделей в социальных науках

Проблема измерения валидности

Языковые модели (LM) стали важным инструментом в анализе текстов, предлагая улучшенную точность и гибкость. Однако возникает критическая проблема: обеспечение достоверности измерений, полученных с использованием этих моделей. Риск заключается в том, что исследователи могут неправильно интерпретировать результаты, измеряя непреднамеренные факторы, такие как инкумбентство вместо идеологии или названия партий вместо популизма. Это расхождение между преднамеренными и фактическими измерениями может привести к серьезным искажениям выводов, подрывая доверие к результатам исследований.

Исследование валидности измерений

Это исследование рассматривает критическую проблему валидности измерений в машинном обучении для социальных наук, сосредоточиваясь на влиянии предвзятостей в данных на валидность. Исследователи стремятся заполнить пробел в литературе по социальным наукам, рассматривая робастность различных подходов машинного обучения относительно этих предвзятостей и потенциал значимых инструкций для языковых моделей с целью уменьшения предвзятости и увеличения валидности.

Результаты исследования

Исследование показало, что все типы классификаторов обучаются на основе групповых предвзятостей, но эффекты обычно незначительны. Логистическая регрессия показала наибольшее снижение производительности (2,3% F1 macro), когда обучалась на предвзятых данных, за ней следует BERT-base (снижение на 1,7%), в то время как BERT-NLI продемонстрировала наименьшее снижение (0,4%).

Применение AI в маркетинге и продажах

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), обратитесь к нам для консультаций. Мы поможем внедрить решения ИИ постепенно, начиная с небольших проектов, и анализировать их результаты для расширения автоматизации.

«`