马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | NLP 伦理学

马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了NLP伦理学的重要性和相关问题。视频提到了数据偏见和模型放大偏见的存在,并指出了这些偏见对NLP模型的影响。视频还讨论了一些解决偏见的方法,如数据采样和模型正则化。此外,视频还提到了一些关于NLP伦理学的研究和挑战,如性别和种族偏见。最后,视频强调了我们在构建和部署NLP模型时应该考虑的伦理问题。

多层transformer模型的掩码问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了中文摘要生成中的一个问题,即在多层的transformer模型中如何设置解码器的掩码。作者解释了如果在每一层都使用相同的掩码,会导致模型泄露未来的信息,从而降低模型的性能。作者提出了两种解决方案,一种是重塑输入数据,使每个序列只有两个标记,并在最后一个时间步进行预测;另一种是在第一层使用正常的掩码,然后在后续层使用单位矩阵。这样可以确保模型无法查看超过两个单词之前的标记。

当前时间步长的未屏蔽位置:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了在当前时间步长上只有一个未屏蔽的位置和其他地方都是零的情况。这与之前的重塑输入数据方法不同,变压器的上层并没有对三个词窗口进行自我注意,而是将其放在一个表示窗口上。根据先前的回答,如何处理数据和修改输入大小会对训练时间产生影响。根据之前的问题,这个问题取决于之前的回答,以及如何处理数据。这是一个开放性的问题,对于这样的问题,基于检索的方法可能更合理,而不是基于抽取的问答任务。对于这个任务,蓝分不是一个可行的评估指标,人工评估是唯一的方法。这个问题考察了反向梯度下降优化和模型中嵌入的训练。如果将所有嵌入都设置为零,那么损失函数会得到微不足道的解决方案。

自动编码器的训练问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了自动编码器的训练情况以及可能出现的问题。在训练时,如果没有设计好损失函数,可能会导致模型出现退化的解决方案。一些学员提到了词嵌入可能变得相同或激活函数饱和的问题,但这些并不是主要问题,而是与参数初始化等因素有关。最后,还提到了Bert模型处理社会安全号码的情况,由于该号码会被拆分成多个子词标记,Bert模型无法生成完整的数字。这些问题都需要进一步探讨和解决。

NLP系统的伦理问题:我们的自然语言处理和机器学习系统已经进入了真实世界的应用领域,涉及到司法、招聘和移民等决策。因此,我们需要考虑这些系统可能带来的伦理问题,比如偏见的问题。一个例子是GPT-3机器人在Reddit上的应用,引发了一系列问题,包括模型对于真实含义的理解能力以及对用户提供的建议的合理性。因此,我们需要思考我们所构建的东西的好处和潜在危害。这也是为什么在CMU有一门关于NLP伦理问题的课程的原因。

语言模型的缺陷和偏见:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了一个巨大的语言模型,它并不真正理解自己在说什么。创造者从未预见到它在Reddit上为抑郁患者发布建议的用例。这种模型可能会造成很大的伤害,因为它的缺陷没有得到检查。这也引发了关于数据集中存在的偏见的讨论,因为模型会从数据中学习到这些偏见。谷歌图片搜索的例子展示了这种情况,搜索医生得到的是大部分是白人男性,而搜索护士得到的是大部分是女性。这表明在训练模型时,必须意识到数据中存在的偏见。

解决偏见的方法:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了解决偏见的方法。已经有很多关于去偏见的工作,包括针对词嵌入的工作和过滤或摆脱问题数据的工作。然而,如何去除数据中的刻板印象以及在模型中的应用程度等问题仍然需要讨论。此外,文章还提到了对共同参考任务中的性别偏见和对数据采样偏见的注意。最后,作者强调了社交媒体平台和网络论坛中的系统偏见的存在。

搜索算法的不确定性:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了搜索功能中使用的算法以及对算法背后的运行机制的了解程度的不确定性。我们无法访问这些算法,只能依赖提供者的信任。同时,还讨论了语言社区的方言和社会经济因素对算法的影响,以及英语在数据集和研究社区中的主导地位。这可能导致对其他语言的偏见。同时,还提到了一些关于性别和种族偏见的对抗性挑战数据集。

语言识别系统的准确性:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了语言识别系统的准确性以及其在特定语言和地区的应用。研究表明,语言识别的准确性受到人类发展指数的影响,即来自不同国家的人的准确性可能会有所不同。为了解决这个问题,可以通过更好地采样数据集来增加多样性,包括主题、地理位置和语言类型等方面。此外,由于使用的目标函数不同,对于NLP问题也会存在一些问题。

机器学习模型在司法系统的应用:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了一个关于机器学习模型应用于司法系统的案例。该模型被训练来预测一个人在未来犯下严重罪行的概率,以句子作为输入。然而,由于司法系统中存在许多偏见,导致训练数据和标签存在问题,使得该模型出现了很多错误。因此,在实际应用中,人们不会依赖于这个模型,而是依靠其他法官的审查结果。这引发了许多关于道德问题的讨论。这个案例提醒我们要注意机器学习模型在司法领域的应用,避免过度依赖机器判断,以免造成严重的错误和伤害。

机器翻译模型的偏见问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了机器翻译模型中存在的偏见问题。实验发现,当机器翻译模型对由不同年龄和性别的人编写的句子进行翻译时,模型的预测结果受到了人的年龄和性别的影响,导致了偏见的出现。另外,研究还发现词嵌入模型中存在的性别偏见,即某些词与性别相关。为了解决这个问题,可以通过识别性别中性的词,并对词向量进行修正,使得这些中性词与性别相关的词之间的距离增加,从而减少偏见的影响。

模型的性别偏差和数据集的性别偏差:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了模型的性别偏差和数据集的性别偏差。数据集中与烹饪相关的图像中,33%涉及男性,66%涉及女性。然而,训练模型后,模型预测涉及男性的烹饪图像只有16%,女性则有84%。这显示模型学习并放大了数据集的性别偏差。另外,即使图像中的人物发生了变化,模型仍然会预测完全不同的活动。这是由于模型只关注简单的偏差,而忽略了其他可能相关的信息。这种模型性别偏差是一个严重的问题,需要解决。

模型放大偏见的问题:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲述了关于性别偏见和模型放大偏见的问题。研究者通过计算与烹饪相关的男女比例来评估模型的性别偏见。如果模型放大了训练数据中的偏见,红点会偏离蓝线。视频还提到了模型的预训练和微调,以及探测任务的重要性来更好地理解模型的学习。此外,视频还强调了在构建和部署模型时可能会面临的潜在危险和后果。

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