door jhon penagos 1 jaar geleden
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Información desactualizada
Es otro tipo de información incorrecta que puede ocurrir cuando un modelo de lenguaje se entrena con datos obsoletos o inexactos, esto puede proporcionar a los usuarios información desactualizada, lo que es perjudicial para la toma de decisiones y las actividades de búsqueda de información
Información falsa o engañosa
Es una preocupación importante en el campo del procesamiento del lenguaje natural, particularmente cuando se trata de entrenar modelos de lenguaje , Esta información poco confiable puede resultar del uso de datos de entrenamiento inexactos , lo que puede generar resultados falsos o engañosos cuando los usuarios usan el modelo
Perturbación semántica
Es un tipo de entrada que puede hacer que un modelo de lenguaje falle , es fundamental asegurarse de que los datos de capacitación sean diversos y representativos de la población para la que se utilizarán, e identificar y eliminar activamente cualquier sesgo potencial en los datos
Inyeccion rapida
Es un tipo de entrada que puede provocar una falla en un modelo de lenguaje, particularmente un LLM. Esta entrada son datos que se introducen deliberadamente en la entrada del modelo con la intención de provocar un mal funcionamiento
Fuga de datos
Este puede suceder en la exposición del modelo a ataques donde los adversarios intentan extraer información confidencial del usuario,poniendo en peligro la privacidad individual y la seguridad organizacional
Lenguaje ofensivo
Este puede resultar en que el modelo genere o comprenda contenido ofensivo o dañino al interactuar con los usuarios, si un modelo de lenguaje se entrena con datos que incluyen lenguaje racista o sexista, puede generar o comprender contenido racista o sexista al interactuar con los usuarios
Pornografía
Esto puede llevar a que el modelo genere o comprenda contenido pornográfico al interactuar con los usuarios, Para mitigar esto, es crucial garantizar que los datos de entrenamiento estén libres de contenido pornográfico e identificar y eliminar activamente cualquier contenido pornográfico que pueda estar presente en los datos
Estereotipos sociales y discriminación injusta
cuando los datos utilizados para entrenar un modelo de lenguaje incluyen representaciones sesgadas de grupos específicos de personas, pueden surgir estereotipos sociales y discriminación injusta,esto puede hacer que el modelo proporcione predicciones injustas o discriminatorias hacia esos grupos
Normas de exclusion
Cuando un modelo de lenguaje se entrena con datos que solo representan una fracción de la población, como una cultura, pueden surgir normas de exclusión
Analizar ensayos de los estudiantes y para generar preguntas de prueba y cuestionarios
Los usuarios pueden resumir grandes cantidades de texto, como el texto de libros o informes en notas breves con fines de aprendizaje
Representa una amenaza potencial para ser utilizado para hacer trampa en tareas y exámenes escritos u orales en línea
Ayudar con gramática, puntuación y formato del texto, asegurando que el texto sigue las convenciones académicas.
Ayudar en la redacción de propuestas para ideas de negocios, estudios de viabilidad y documentos conceptuales
