📌 FairStress: тест на демографическую справедливость моделей Институт Аллена опубликовал набор FairStress для проверки того, меняет ли языковая модель своё решение о человеке из-за его расы, пола, религии, возраста, инвалидности или ориентации в сферах найма, кредитования, медицины и образования. FairStress тестирует прочность позиции модели - в промпт внедряются состязательные префиксы с авторитетными или социально окрашенными аргументами (ссылки на мнение руководства, дискриминацию в прошлом или неформальные рекомендации), после чего замеряется, насколько охотно система отказывается от объективно более сильного кандидата под внешним давлением. В наборе 300 сценариев из 29 областей с вымышленными кандидатами, 33 пары демографических групп, четыре степени раскрытия личности и до 78 убеждающих фраз. Итого более 13 млн вариантов. 🟡Тесты На 15 моделях семейств Olmo, Llama, Qwen, Gemma, Claude и GPT бенчмарк выявил повсеместную антистереотипную гиперкоррекцию - под влиянием одинаковых по силе аргументов модели гораздо чаще отказывались от правильного выбора в пользу кандидатов из исторически уязвимых групп, чем наоборот. Без данных о личности модели беспристрастны, но при прямом указании группы они на 9,3 процентного пункта чаще отказываются от верного решения, если отказ выгоден кандидату из меньшинства. В сценариях без явного фаворита выбор в пользу меньшинств происходил в 60–65% случаев. Кроме того, модели меняли логику аргументации: заслуги одних кандидатов объяснялись критериями и фактами, а других - абстрактной устойчивостью и разнообразием, что фактически нивелировало их профессиональные достижения. Аудит показал, что текущие процессы элайнмента обучают модели блокировать дискриминационные запросы, но не учат их устойчивому взвешиванию объективных навыков.

Снизить асимметрию без падения точности помог только контрфактический CoT - принудительный пересмотр логики задачи с зеркальной заменой демографических маркеров.

📌Лицензирование: CC-BY-4.0 🟡Статья 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Dataset #FairStress #Ai2

Учим ZX Spectrum сочинять нейросказки Когда у компьютера 128 КБ памяти, процессор на 3,5 МГц и нет даже аппаратного умножения, поручить ему сочинять сказки — идея сомнительная. Но на ZX Spectrum 128K удалось запустить HippoGPT — крошечную языковую модель, обученную в том числе на историях про Dizzy, кассеты и ошибки загрузки. Одно слово появляется примерно раз в восемь секунд. Связная сказка получается примерно в одном случае из десяти. В остальных модель путает героев, ходит по кругу и теряет нить повествования. А за этим скромным результатом — борьба за каждый байт, необычная арифметика и даже проблемы с клавишей BREAK. Что ж, не очень умный нейросказочник — зато работает. И попробовать его можно прямо в браузере.