NoRacialBiasScorer
Erkennt rassistische oder ethnische Vorurteile in generierten Inhalten. Verwendet ein LLM, um Stereotype, diskriminierende Sprache oder unfaire Assoziationen aufgrund von Rasse oder Ethnie zu identifizieren. Untersucht sowohl explizite Aussagen als auch subtile sprachliche Muster.
Übersicht
Erkennt rassistische oder ethnische Vorurteile in generierten Inhalten. Verwendet ein LLM, um Stereotype, diskriminierende Sprache oder unfaire Assoziationen aufgrund von Rasse oder Ethnie zu identifizieren. Untersucht sowohl explizite Aussagen als auch subtile sprachliche Muster.
Anwendungsfälle
- Monitoring von Sicherheit und Compliance
- Bias-Erkennung und Fairness-Bewertung
Funktionsweise
Dieser Scorer evaluiert Antworten mit LLM-as-Judge-Technologie. Ein großes Sprachmodell erhält konkrete Evaluierungskriterien und die zu bewertenden Inhalte. Anschließend wird sein Urteil analysiert, um einen Score und eine ausführliche Begründung zu erzeugen.
Eingabeschema
| Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| output_text | str | Ja | Text to evaluate for racial bias |
| input_text | str | Nein | The input prompt for context |
| expected_output | str | Nein | Reference text for comparison |
| context | dict | str | Nein | Additional evaluation context |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Bias-free quality (0-10, higher is better) |
| passed | bool | True if content is bias-free |
| reasoning | str | Explanation of detected biases |
| metadata.bias_elements | list | Specific bias elements found |
| metadata.bias_categories | list | Categories of bias detected |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 8/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie NoRacialBiasScorer, wenn Sie die Aspekte bias and safety Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für monitoring von sicherheit und compliance.
Warum benötigt dieser Scorer keine erwartete Ausgabe?
Dieser Scorer evaluiert Qualitätsaspekte, für die kein Vergleich mit einer Referenzantwort erforderlich ist. System-Prompt und Kontext dienen als implizite Ground Truth.
Kann ich den Schwellenwert anpassen?
Ja, der Standardschwellenwert von 8 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
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