Detección de sesgo y ciberacoso y generación de datos utilizando modelos de inteligencia artificial Transformer y los principales modelos de lenguaje grandes
Autores: Kumar, Yulia; Huang, Kuan; Perez, Angelo; Yang, Guohao; Li, J. Jenny; Morreale, Patricia; Kruger, Dov; Jiang, Raymond
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Detección de sesgo y ciberacoso y generación de datos utilizando modelos de inteligencia artificial Transformer y los principales modelos de lenguaje grandes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Avances significativos
Inteligencia Artificial
Modelos de Lenguaje Grandes
Sesgo
Ciberacoso
Twitter
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 48
Citaciones: Sin citaciones
A pesar de los avances significativos en Inteligencia Artificial (IA) y Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), detectar y mitigar el sesgo sigue siendo un desafío crítico, especialmente en plataformas de redes sociales como X (anteriormente Twitter), para abordar el ciberacoso prevalente en estas plataformas.
Descripción
A pesar de los avances significativos en Inteligencia Artificial (IA) y Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), detectar y mitigar el sesgo sigue siendo un desafío crítico, especialmente en plataformas de redes sociales como X (anteriormente Twitter), para abordar el ciberacoso prevalente en estas plataformas.