Traditionelles GAN:s hat Probleme, wenn die Daten im diskreten Format sind, da es keine Derivata zwischen wahren und falschen Werten gibt. Wie kann also GAN:s Text erzeugen können? Einige Quellen behaupten, dass der Text in einem Transformatorenmodell vorverarbeitet werden sollte, aber sind die Werte noch nicht diskret?
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Um Text mithilfe von GANs zu erzeugen, ist es notwendig, die Herausforderung der diskreten Natur von Textdaten zu bewältigen. Eine Lösung ist es, den Text durch Kodierung in einen kontinuierlichen Raum mit einem transformatorbasierten Sprachmodell vorzuverarbeiten. Diese Transformation ermöglicht es der GAN, den Text als kontinuierliches Signal zu behandeln, anstatt als eine Reihe von diskreten Tokens, und Standard-GAN-Architekturen zu verwenden. Nach der Generierung wird die Ausgabe aus dem Generatornetzwerk wieder in Textform dekodiert und erzeugte Textsequenzen.
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Wie kann man Voreingenommenheiten in der Ausbildung und Daten eines ML-Modells ansprechen?
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Sie können versuchen, Ihre Datenquellen so weit wie möglich zu diversifizieren. Zum Beispiel möchten Sie vielleicht auf die gleichberechtigte Darstellung verschiedener Minderheitenpopulationen in Ihren Daten zielen, anstatt überwiegend die Mehrheit zu wählen. Sie können auch erwägen, ein Mitglied einer Minderheitsbevölkerung zu bitten, zu sehen, ob Ihre Daten möglicherweise diskriminierend oder voreingenommen sind.
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Können Sie mir bitte weitere Tipps geben, um solche Vorurteile zu vermeiden?
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