LORA | L'adoption par l'IA digne de confiance pour les enfants

Chez LORA, nous reconnaissons que les préjugés sexistes dans les systèmes d'IA sont un problème qui doit être abordé de front. De nombreux modèles d'IA reflètent et même amplifient les préjugés du monde réel, y compris les stéréotypes de genre dépassés. Par exemple, les modèles de langage de l'IA peuvent associer les médecins et les ingénieurs aux hommes, tout en attribuant aux femmes des rôles tels que ceux d'infirmière ou d'enseignante. Ces préjugés découlent des données générées par les humains et utilisées pour former l'IA. Cependant, nous pensons que l'IA offre également la possibilité de dépasser les préjugés humains et de façonner un avenir plus équitable. C'est pourquoi LORA souhaite développer une IA éthique et digne de confiance pour les enfants.
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Soutenu par
Fachakademie Sozialpädagogik München Mitte / TRUSTIFAI
Financé par
Lorastral-7B-2024-02-exp (Expérimental)
Lorastral-7B-2024-02-exp est un modèle d'IA expérimental adapté aux enfants, conçu pour fournir un langage non biaisé et adapté à l'âge pour les applications éducatives et narratives. Construit sur la base du puissant modèle open-source de Mistral et affiné sur un ensemble de données soigneusement organisé avec la contribution d'éducateurs, LORA vise à rendre l'apprentissage des STEM attrayant et inclusif pour les jeunes apprenants. Contrairement aux autres modèles, LORA peut automatiquement ajuster sa complexité linguistique pour différents groupes d'âge (6-8 et 8-10 ans), assurant une compréhension et un engagement optimaux.
🚀 Fonctionnalités
- Basé sur Mistral : Exploitation de la technologie de modèle de langage open source de pointe
- Adaptatif selon l'âge : Capacité unique d'adapter le contenu pour les 6-8 ans et 8-10 ans
- Réduction des biais : Conçu pour minimiser les stéréotypes de genre et culturels
- Optimisé pour les enfants : Utilise un langage adapté aux enfants et du contenu éducatif
- Narration interactive : Soutient des récits personnalisés et engageants pour l'apprentissage
📊 Performance comparative
LORA surpasse déjà les modèles leaders dans les tests de lisibilité pour l'explication des termes allemands, rendant le contenu plus accessible aux jeunes apprenants. En tant que seul modèle capable de différencier les groupes d'âge (6-8 et 8-10 ans), LORA fournit un contenu éducatif précisément adapté :
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 |
Des scores plus élevés de facilité de lecture Flesch (plus c'est élevé, plus c'est lisible) et des scores plus bas de Wiener Sachtextformel (plus c'est bas, plus c'est lisible) confirment la supériorité de LORA en matière de lisibilité pour les enfants.
📈 Analyse des biais
Notre rapport sur les biais contrefactuels (février 2024) montre la performance supérieure de LORA dans le maintien d'un langage neutre. Des scores de disparité de sentiment plus faibles indiquent des réponses plus cohérentes et impartiales dans les scénarios d'inversion de genre.
Biais de genre dans l'explication des termes aux enfants
Des scores plus bas indiquent moins de biais de genre (normalisé à 1,0 max)
Métriques mesurées à l'aide de l'analyse des sentiments VADER et de l'analyse de la représentation des genres sur des paires de textes correspondants.
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