Episódio 04 de 2024.2 — Dados sem Viés: Como Construir LLMs Justos e Representativos

Notas do episódio

Neste episódio, mergulhamos nos desafios e práticas fundamentais para garantir que Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) sejam treinados com dados éticos, diversos e representativos. Discutimos estratégias como amostragem estratificada, anonimização, auditorias contínuas, uso de dados sintéticos, frameworks como Model Cards e técnicas como aprendizado federado. O debate reforça que não existe IA justa sem uma base de dados intencionalmente curada e governada com responsabilidade. 🧠 O episódio foi gerado com apoio de Inteligência Artificial a partir do debate coletivo entre professor, monitores e alunos, ocorrido na plataforma Strateegia.digital, durante a disciplina IF1006 - TÓPICOS AVANÇADOS EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 3 do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação do Centro de Informática da UFPE no semestre 2024.2.