A LORA será a primeira adoção de IA fiável para reduzir o preconceito e a linguagem apropriada para crianças na região DACH. Vamos lançar uma nova aplicação móvel inovadora que utiliza o poder da inteligência artificial para ajudar as crianças a aprender sobre ciência através de histórias personalizadas e interactivas. Desenvolvida pela Oscar Stories, a LORA tem como objetivo entusiasmar as crianças com as disciplinas STEM de uma forma divertida e envolvente.
LORA | Adoção de crianças por IA de confiança
Na LORA, reconhecemos que o preconceito de género nos sistemas de IA é uma questão crítica que precisa de ser abordada de frente. Muitos modelos de IA reflectem e até amplificam preconceitos do mundo real, incluindo estereótipos de género ultrapassados. Por exemplo, os modelos de linguagem de IA podem associar médicos e engenheiros a homens, enquanto atribuem funções como enfermeira e professora a mulheres. Este preconceito tem origem nos dados gerados por humanos utilizados para treinar a IA. No entanto, acreditamos que a IA também apresenta uma oportunidade para ultrapassar os preconceitos humanos e moldar um futuro mais equitativo. É por isso que a LORA quer desenvolver uma IA fiável e ética para as crianças.
Conheça a equipa
Apoiado por
Fachakademie Sozialpädagogik München Mitte / TRUSTIFAI
Financiado por
Lorastral-7B-2024-02-exp (Experimental)
Lorastral-7B-2024-02-exp é um modelo de IA experimental adaptado para crianças, projetado para fornecer linguagem com preconceitos reduzidos e apropriada à idade para aplicações educativas e narrativas. Construído sobre a base do poderoso modelo open-source Mistral e aperfeiçoado com um conjunto de dados cuidadosamente selecionado com contribuições de educadores, o LORA visa tornar o aprendizado STEM envolvente e inclusivo para jovens aprendizes. Diferentemente de outros modelos, o LORA pode ajustar automaticamente sua complexidade linguística para diferentes faixas etárias (6-8 e 8-10 anos), garantindo compreensão e envolvimento ideais.
🚀 Funcionalidades
- Baseado em Mistral: Aproveitando tecnologia de ponta em modelos de linguagem open source
- Adaptativo por idade: Capacidade única de adaptar conteúdo para crianças de 6-8 e 8-10 anos
- Redução de preconceitos: Projetado para minimizar estereótipos de género e culturais
- Otimizado para crianças: Utiliza linguagem apropriada para crianças e conteúdo educativo
- Narrativa interativa: Suporta narrativas personalizadas e envolventes para aprendizagem
📊 Desempenho comparativo
O LORA já supera os modelos líderes em benchmarks de legibilidade para explicação de termos em alemão, tornando o conteúdo mais acessível para jovens aprendizes. Como único modelo capaz de diferenciar entre faixas etárias (6-8 e 8-10 anos), o LORA fornece conteúdo 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 |
Pontuações mais altas no índice de legibilidade Flesch (quanto mais alto, mais legível) e pontuações mais baixas no Wiener Sachtextformel (quanto mais baixo, mais legível) confirmam a superior legibilidade do LORA para crianças.
📈 Análise de preconceitos
Nosso Relatório de Preconceitos Contrafactuais (fevereiro de 2024) mostra o desempenho superior do LORA na manutenção de linguagem neutra em termos de género. Pontuações mais baixas de disparidade de sentimento indicam respostas mais consistentes e imparciais em cenários com inversão de género.
Preconceito de género na explicação de termos para crianças
Pontuações mais baixas indicam menos preconceito de género (normalizado para máximo de 1.0)
Lorastral-8B0.0757
Ministral-8B0.1632
GPT-4o0.3331
Gemini 1.5 Pro0.4528
Métricas medidas usando análise de sentimento VADER e análise de representação de género em pares de texto correspondentes.
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