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Beats Biblionetz - Texte

Quantifying ChatGPT’s gender bias

Sayash Kapoor, Arvind Narayanan
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iconZusammenfassungen

Benchmarks allow us to dig deeper into what causes biases and what can be done about it
Von Sayash Kapoor, Arvind Narayanan im Text Quantifying ChatGPT’s gender bias

iconDieser Text erwähnt ...


Aussagen
KB IB clear 		Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen

Begriffe
KB IB clear 		bias , Chat-GPT , GenderGender , gender bias , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) , Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4)

iconDieser Text erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

icon
Nicht erwähnte Begriffe
GMLS & Bildung, GMLS & Schule, Künstliche Intelligenz (KI / AI)

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iconVolltext dieses Dokuments

Auf dem WWW Quantifying ChatGPT’s gender bias: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 1192 kByte; WWW: Link OK )

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