Hiina AI Lab Deepseeki välja töötatud avatud lähtekoodiga mõttekäigumudel Deepseek R1 on mõeldud andmete hindamiseks ja analüüsimiseks, näiteks struktureeritud lähenemisviisiga jätkamiseks. Võimalike eelarvamuste käsitlemine jätkamise andmete osas on AI -mudelite jaoks siiski keeruline väljakutse nagu Deepseek R1.
lähenemine eelarvamuste käitlemisele
1. Läbipaistev arutluskäik: Deepseek R1 on märgitud läbipaistva mõttekäigu jaoks, kus see jagab metoodiliselt iga nõude ja kaalub tõendeid selgete kriteeriumide suhtes. See läbipaistvus aitab tuvastada võimalikke eelarvamusi, muutes otsustusprotsessi nähtavaks ja auditavaks [1].
2. Koolitusmetoodika: Deepseek R1 kasutab mitmeastmelist treeningtorustikku, mis hõlmab juhendatud peenhäälestamist, mis aitab parandada mudeli sidusust ja loetavust. Kuid see protsess ei pruugi eelarvamusi täielikult käsitleda, kui treeningandmed ise sisaldavad eelarvamusi [2] [5].
3. eelarvamuste tuvastamine ja leevendamine: Kuigi Deepseek R1 näitab tugevaid mõttekäiku, ei hõlma see olemuselt kindlaid mehhanisme IT -protsessi andmete eelarvamuste tuvastamiseks ja leevendamiseks. Mudel tugineb eelarvamuste minimeerimiseks oma treeninguandmetele ja algoritmidele, kuid kui andmed on kallutatud, võib mudel kajastada neid väljundites neid eelarvamusi [4].
Väljakutsed kallutatusega
- Treening andmete eelarvamused: kui treeningandmed sisaldavad eelarvamusi, saab neid mudeli väljundites põlistada. Deepseek R1 tuginemine eelnevalt koolitatud mudeli kaaludele tähendab, et kõik koolitusandmetes esinevad eelarvamused mõjutavad selle vastuseid [4].
- Elatustusauditite puudumine: pole selget viidet selle kohta, et Deepseek R1 läbida süstemaatilisi eelarvamusi nende riskide leevendamiseks. Sellised auditid on üliolulised tagamaks, et AI mudelid ei põlista kahjulikke stereotüüpe ega diskrimineerimist [4].
- Eetilised probleemid: eetilised probleemid tekivad AI -mudelite kasutamisel nagu Deepseek R1 selliste ülesannete jaoks nagu jätkamise hindamine, kuna need võivad tahtmatult diskrimineerida teatud rühmi, kui eelarvamusi ei käsitleta [3].
Järeldus
Ehkki Deepseek R1 pakub andmete analüüsimiseks läbipaistvat ja struktureeritud lähenemisviisi, ei lahenda see olemuselt andmete jätkamisel eelarvamuste probleemi. Kasutajad peavad olema ettevaatlikud ja tagama, et sellistel eesmärkidel kasutatavat AI -tööriista auditeeritakse põhjalikult eelarvamuste osas ja vastab asjakohastele andmekaitseeeskirjadele. Lisaks piirab mudeli tulemuslikkust eelarvamuste käsitlemisel treeninguandmete kvaliteeti ja mitmekesisust.
Tsitaadid:
]
]
[3] https://undetectable.ai/blog/deepseek-review/
]
[5] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
]
[8] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-diepdive