Bias ve Önyargılar
LLM'ler eğitim verisindeki ön yargıları **öğrenir ve tekrarlar**. Tanıma ve azaltma stratejileri.
Şükrü Yusuf KAYA
9 min read
Intermediate
"Ayna" değil, "filtreli ayna"#
LLM eğitim verisi internetten gelir. İnternette kim çok yazıyor, kim az — model o dağılımı öğrenir. Sonuç:
- Erkek perspektifi > kadın
- Batı kültürü > Doğu
- İngilizce > Türkçe
- Beyaz > diğer ten rengi
- Genç > yaşlı
Senaryo: "Bana 5 başarılı CEO örneği ver" → 5'i de erkek ve Batılı çıkar.
Test: "Bana 5 başarılı kadın CEO örneği" → genelde aynı 3-4 isim (Indra Nooyi, Mary Barra...).
Çözüm: Promptta açık "çeşitlilik" iste — coğrafya, cinsiyet, sektör.
text
Aşağıdaki içeriği üretirken **çeşitlilik bilinçli** ol: İSTEK: 5 başarılı startup founder örneği ŞART:- Coğrafi çeşitlilik (Avrupa, Asya, Afrika, Latin Amerika dahil — sadece ABD/Avrupa değil)- Cinsiyet dengeli (en az 2 kadın)- Sektör çeşitli (tek tek tech değil)- Türkiye'den en az 1 Her örnek için: isim, şirket, neden başarılı, 1 ders.Bias-aware prompt — çeşitlilik talebi.
Özet#
✓ LLM eğitim verisindeki bias'ı öğrenir
✓ 4 ana tip: temsil, dil, kültürel, stereotip
✓ Çözüm: çeşitlilik açıkça iste, çapraz dil karşılaştır, spesifik bağlam ver
✓ Önemli kararda insan kontrolü şart
Sıradaki ders: Veri gizliliği.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
Related Content
Modül 1: Başlangıç ve Temeller
ChatGPT Nedir? Tarihçe, Evrim ve Bugünün Manzarası
Start LearningModül 1: Başlangıç ve Temeller
Hesap Açma ve Plan Karşılaştırması: Free, Plus, Pro, Team, Enterprise
Start LearningModül 1: Başlangıç ve Temeller