Auditoría de alineación propietaria en LLMs
Descubre cómo detectar alineación propietaria en modelos de lenguaje sin un estándar de referencia. Un marco comparativo para auditar sesgos y políticas ocultas.
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Descubre cómo tratar la equidad como operación de simetría reduce sesgos en modelos de IA hasta un 90% con solo un 5% de pérdida de precisión.
Dos nuevas métricas detectan sobreuso léxico y cambios de preferencia en LLMs sin supervisión manual. Resultados del estudio.
RAIGen descubre atributos raros y subrepresentados en modelos de imagen como Stable Diffusion, sin categorías predefinidas. Mitiga sesgos y amplifica características minoritarias.