LORA será la primera adopción de Inteligencia Artificial de confianza para reducir los prejuicios y el lenguaje apropiado para los niños en la zona del DACH. Lanzaremos una nueva e innovadora aplicación móvil que utiliza el poder de la inteligencia artificial para ayudar a los niños a aprender sobre ciencia a través de historias personalizadas e interactivas. Desarrollada por Oscar Stories, LORA pretende entusiasmar a los niños con las materias STEM de una forma divertida y llamativa.
LORA | Una inteligencia artificial de confianza para niños
En LORA, reconocemos que el sesgo de género en los sistemas de IA es un problema crítico que debe abordarse de frente. Muchos modelos de IA reflejan e incluso amplifican los prejuicios del mundo real, incluidos los estereotipos de género obsoletos. Por ejemplo, los modelos lingüísticos de IA pueden asociar a los médicos y los ingenieros con los hombres, mientras que asignan funciones como enfermera y profesora a las mujeres. Este sesgo se deriva de los datos generados por humanos que se utilizan para entrenar la IA. Sin embargo, creemos que la IA también presenta una oportunidad para ir más allá de los prejuicios humanos y dar forma a un futuro más equitativo. Por eso en LORA queremos desarrollar una IA fiable y ética para todos los niños y niñas.
El equipo
Con el apoyo de
Fachakademie Sozialpädagogik München Mitte / TRUSTIFAI
Financiado por
Lorastral-7B-2024-02-exp (Experimental)
Lorastral-7B-2024-02-exp es un modelo de IA experimental adaptado para niños, diseñado para proporcionar un lenguaje con menos sesgos y apropiado para cada edad en aplicaciones educativas y narrativas. Construido sobre la base del potente modelo de código abierto de Mistral y ajustado con un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado con aportes de educadores, LORA busca hacer que el aprendizaje STEM sea atractivo e inclusivo para los jóvenes estudiantes. A diferencia de otros modelos, LORA puede ajustar automáticamente su complejidad lingüística para diferentes grupos de edad (6-8 y 8-10 años), asegurando una comprensión y participación óptimas.
🚀 Características
- Basado en Mistral: Aprovechando la tecnología de modelos de lenguaje de código abierto más avanzada
- Adaptativo por edad: Capacidad única de adaptar contenido para niños de 6-8 y 8-10 años
- Reducción de sesgos: Diseñado para minimizar estereotipos de género y culturales
- Optimizado para niños: Utiliza lenguaje apropiado para niños y contenido educativo
- Narración interactiva: Admite narrativas personalizadas y atractivas para el aprendizaje
📊 Rendimiento comparativo
LORA ya supera a los modelos líderes en pruebas de legibilidad para explicar términos alemanes, haciendo que el contenido sea más accesible para los jóvenes estudiantes. Como único modelo capaz de diferenciar entre grupos de edad (6-8 y 8-10 años), LORA ofrece contenido educativo precisamente adaptado:
| Model | Flesch Reading Ease ↑ | Wiener Sachtextformel ↓ | Avg Sentence Length ↓ | Avg Word Length ↓ |
|---|---|---|---|---|
| Lorastral-8B (LORA) | 80.24 | 2.70 | 9.06 | 1.39 |
| Mistral-8B | 71.70 | 4.22 | 14.92 | 1.42 |
| GPT-4o | 77.17 | 3.09 | 13.89 | 1.37 |
| Gemini 1.5 Pro | 80.36 | 2.73 | 12.94 | 1.34 |
| Claude 3.5 Sonnet | 44.34 | 8.83 | 42.29 | 1.41 |
Las puntuaciones más altas en el índice de facilidad de lectura Flesch (cuanto más alto, más legible) y las puntuaciones más bajas en Wiener Sachtextformel (cuanto más bajo, más legible) confirman la superior legibilidad de LORA para niños.
📈 Análisis de sesgos
Nuestro Informe de Sesgos Contrafactuales (febrero 2024) muestra el rendimiento superior de LORA en mantener un lenguaje neutral en cuanto al género. Las puntuaciones más bajas de disparidad de sentimiento indican respuestas más consistentes e imparciales en escenarios con cambio de género.
Sesgo de género en la explicación de términos a niños
Puntuaciones más bajas indican menos sesgo de género (normalizado a 1.0 máximo)
Lorastral-8B0.0757
Ministral-8B0.1632
GPT-4o0.3331
Gemini 1.5 Pro0.4528
Métricas medidas usando análisis de sentimiento VADER y análisis de representación de género en pares de texto coincidentes.
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