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La ciencia cognitiva de redes revela sesgo en GPT-3, GPT-3.5 Turbo y GPT-4 reflejando la ansiedad matemática en estudiantes de secundaria

Autores: Abramski, Katherine; Citraro, Salvatore; Lombardi, Luigi; Rossetti, Giulio; Stella, Massimo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

La ciencia cognitiva de redes revela sesgo en GPT-3, GPT-3.5 Turbo y GPT-4 reflejando la ansiedad matemática en estudiantes de secundaria


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Modelos de lenguaje grandes
Sesgos
Resultados
Estereotipos
Matemáticas
STEM

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) se están integrando cada vez más en nuestras vidas. Por lo tanto, es importante comprender los sesgos presentes en sus resultados para evitar perpetuar estereotipos dañinos, que se originan en nuestras propias formas de pensar defectuosas.

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