Descriptif
La collecte et la préparation incorrectes des données relatives à la formation ou à la mise au point comprennent des erreurs d'étiquetage des données et l'utilisation de données contenant des informations contradictoires ou erronées.
Pourquoi la conservation inadéquate des données est-elle un problème pour les modèles de fondation ?
Une organisation incorrecte des données peut avoir un impact négatif sur la façon dont un modèle est entraîné, ce qui se traduit par un modèle qui ne se comporte pas conformément aux valeurs prévues. La correction des problèmes après l'entraînement et le déploiement du modèle peut être insuffisante pour garantir un comportement correct.
Rubrique parent: Atlas des risques liés à l'IA
Nous fournissons des exemples couverts par la presse pour expliquer de nombreux risques liés aux modèles de fondation. Nombre de ces événements couverts par la presse sont encore en cours ou ont été résolus, et le fait d'y faire référence peut aider le lecteur à comprendre les risques potentiels et à s'efforcer de les atténuer. La mise en évidence de ces exemples n'a qu'un but illustratif.