BAI: Biases in AI
En este desafío, tendrás la oportunidad de utilizar y contribuir al desarrollo de la primera herramienta de habla hispana para detectar sesgos, evaluar el nivel de estereotipos y discriminación existente en chatbots de atención al público, motores de búsqueda de portales estatales, herramientas de análisis de texto, entre otros.
El desafío se centra en colaborar en el descubrimiento y la documentación de sesgos con el fin de construir soluciones más justas y equitativas.
Demo de la herramienta
En la herramienta se puede elegir el modelo de lenguaje que uno quiera evaluar, el de la demo usa el modelo Beto modelo adaptado al español a partir de Bert (modelo entrenado en inglés).
Actualmente hay pocos modelos de lenguaje grandes (LLM), eso lleva a que haya pocos modelos que funcionen bien, entre los que funcionan bien se encuentra Beto. En base a lo anterior se eligió Beto porque es el más usado para español.
Quedan: |
Premio: | 2 Créditos UTEC Innova |
Dificultad: | Media |
Participantes: | 9 |
Organizador: | UTEC |
El objetivo central del desafío será descubrir nuevos casos de sesgo confirmados para el modelo de procesamiento de lenguaje natural más usado en español (BETO).
Puedes participar de forma individual o en un equipo de hasta 3 integrantes.
Cada equipo debe presentar un informe y realizar una presentación de la investigación realizada y como se comporto la herramienta.
- Si tienes dudas puedes plantearlas en el foro de este challenge e intercambiar con otros participantes.
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Esta competencia ya terminó pero puedes participar de otra
Ranking
POSICIÓN | PARTICIPANTE / EQUIPO | TUTOR | PUNTAJE |
---|---|---|---|
bruno-silveira | Sin tutor | 100 pts | |
Say it!giuliana.padin barbara.wild | Sin tutor | 100 pts | |
franco-cossatti | Sin tutor | 100 pts | |
lourdes-mendaro | Sin tutor | 0 pts | |
martin-zanoniani | Sin tutor | 0 pts | |
deborah-rivas | Sin tutor | 0 pts | |
carolina-ortiz | Sin tutor | 0 pts | |
luana-frias | Sin tutor | 0 pts | |
karen-etchepare | Sin tutor | 0 pts |
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