LORA는 편견을 줄이고 어린이에게 적합한 언어를 채택한 최초의 신뢰할 수 있는 인공지능이 될 것입니다. 인공지능의 힘을 이용해 어린이들이 개인화된 대화형 스토리를 통해 과학에 대해 배울 수 있도록 돕는 혁신적인 새 모바일 앱을 출시할 예정입니다. 오스카 스토리에서 개발한 LORA는 아이들이 재미있고 매력적인 방식으로 STEM 과목에 흥미를 갖도록 하는 것을 목표로 합니다.
LORA | 어린이를 위한 신뢰할 수 있는 AI 입양, LORA를 소개합니다.
LORA는 AI 시스템의 성 편견이 정면으로 해결해야 할 중요한 문제라는 것을 잘 알고 있습니다. 많은 AI 모델이 오래된 성별 고정관념을 비롯한 현실 세계의 편견을 반영하고 심지어 증폭시키고 있습니다. 예를 들어, AI 언어 모델은 의사와 엔지니어를 남성과 연관시키는 반면 간호사나 교사와 같은 역할을 여성에게 할당할 수 있습니다. 이러한 편견은 AI를 학습시키는 데 사용되는 인간이 생성한 데이터에서 비롯됩니다. 그러나 우리는 AI가 인간의 편견을 뛰어넘어 보다 공평한 미래를 만들 수 있는 기회도 제공한다고 믿습니다. 이것이 바로 어린이를 위한 신뢰할 수 있고 윤리적인 AI를 개발하고자 하는 이유입니다.
팀 소개
지원 대상
Fachakademie Sozialpädagogik München Mitte / TRUSTIFAI
후원
Lorastral-7B-2024-02-exp (실험용)
Lorastral-7B-2024-02-exp는 교육 및 스토리텔링 애플리케이션을 위해 편향성이 감소되고 연령에 적합한 언어를 제공하도록 설계된 실험적인 어린이 친화적 AI 모델입니다. Mistral의 강력한 오픈소스 모델을 기반으로 하고 교육자들의 의견이 반영된 신중하게 선별된 데이터셋으로 미세 조정되어, LORA는 어린 학습자들을 위해 STEM 학습을 매력적이고 포용적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 다른 모델과 달리 LORA는 서로 다른 연령대(6-8세 및 8-10세)에 대해 언어 복잡성을 자동으로 조정하여 최적의 이해와 참여를 보장할 수 있습니다.
🚀 주요 기능
- Mistral 기반: 최첨단 오픈소스 언어 모델 기술 활용
- 연령 적응형: 6-8세와 8-10세를 위한 콘텐츠를 조정하는 고유한 기능
- 편향성 감소: 성별 및 문화적 고정관념을 최소화하도록 설계
- 어린이 최적화: 어린이에게 적합한 언어와 교육 콘텐츠 사용
- 대화형 스토리텔링: 학습을 위한 매력적이고 개인화된 내러티브 지원
📊 벤치마크 성능
LORA는 이미 독일어 용어 설명에 대한 가독성 벤치마크에서 선두 모델들을 능가하여 어린 학습자들에게 더 접근하기 쉬운 콘텐츠를 제공합니다. 연령대(6-8세 및 8-10세)를 구분할 수 있는 유일한 모델로서 LORA는 정확하게 조정된 교육 콘텐츠를 제공합니다:
| 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 |
Flesch 가독성 점수가 높을수록(높을수록 더 읽기 쉬움), Wiener Sachtextformel 점수가 낮을수록(낮을수록 더 읽기 쉬움) LORA의 어린이를 위한 우수한 가독성이 확인됩니다.
📈 편향성 분석
반사실적 편향성 보고서(2024년 2월)는 성 중립적 언어 유지에 있어 LORA의 우수한 성능을 보여줍니다. 낮은 감정 격차 점수는 성별이 바뀐 시나리오에서 더 일관되고 편향되지 않은 응답을 나타냅니다.
어린이에게 용어를 설명할 때의 성별 편향성
점수가 낮을수록 성별 편향성이 적음을 나타냅니다(최대 1.0으로 정규화)
Lorastral-8B0.0757
Ministral-8B0.1632
GPT-4o0.3331
Gemini 1.5 Pro0.4528
VADER 감정 분석과 일치하는 텍스트 쌍 간의 성별 표현 분석을 사용하여 측정된 지표입니다.
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