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Hugging Face BlogSesgos en el aprendizaje automático: riesgos, contexto y herramientas para abordarlos
La entrada del blog de Ética y Sociedad de Hugging Face aborda el sesgo en el aprendizaje automático como un problema omnipresente y complejo que ninguna intervención técnica aislada puede resolver. Los modelos, como sistemas sociotécnicos, amplifican tendencias sociales y pueden exacerbar inequidades según su contexto de despliegue, por lo que se requiere vigilancia y retroalimentación continua. El texto propone abordar el sesgo en cada etapa del ciclo de desarrollo (definición de tarea, curación de datos y entrenamiento de modelos) y presenta herramientas como Dataset Cards, Disaggregator, Model Cards, SEAL y benchmarks como BOLD, HONEST y WinoBias.
Evaluación del sesgo de los modelos de lenguaje con 🤗 Evaluate
Investigadores de Hugging Face presentaron nuevas métricas y mediciones de sesgo en la biblioteca 🤗 Evaluate para analizar modelos de lenguaje causal como GPT-2 y BLOOM. El artículo detalla tres tareas basadas en indicaciones: toxicidad, polaridad del lenguaje y completaciones de oraciones hirientes, mostrando cómo pequeños cambios en los pronombres o las profesiones generan resultados sesgados. Los autores advierten que estos conjuntos de datos son pasos iniciales y no capturan toda la gama de sesgos, por lo que recomiendan combinar varias métricas.