import{s as Z,n as X,o as F}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as Y,i as K,g as y,s as n,r as j,A as D,h as g,f as a,c as l,j as L,u as w,x as H,k as P,y as O,a as t,v as J,d as $,t as T,w as k}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as R}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{C as ee}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as se}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";import{E as ae}from"../chunks/index.f9c0018f.js";function te(S){let o,x,M,U,r,C,i,v,p,G="Si tu intención es usar modelos preentrenados o una versión ajustada en producción, ten en cuenta que a pesar de ser herramientas poderosas, tienen limitaciones. La más importante de ellas es que, para permitir el preentrenamiento con grandes cantidades de datos, los investigadores suelen <em>raspar</em> (<em>scrape</em>) todo el contenido que puedan encontrar, tomando lo mejor y lo peor que está disponible en internet.",B,c,Q="Para dar un ejemplo rápido, volvamos al caso del pipeline <code>fill-mask</code> con el modelo BERT:",q,u,I,m,_,d,A='Cuando se le pide llenar la palabra faltante en estas dos oraciones, el modelo devuelve solo una respuesta agnóstica de género (<em>waiter/waitress</em>). Las otras son ocupaciones que se suelen asociar con un género específico — y si, prostituta es una de las primeras 5 posibilidades que el modelo asocia con “mujer” y “trabajo”. Esto sucede a pesar de que BERT es uno de los pocos modelos de Transformadores que no se construyeron basados en datos <em>raspados</em> de todo el internet, pero usando datos aparentemente neutrales (está entrenado con los conjuntos de datos de <a href="https://huggingface.co/datasets/wikipedia" rel="nofollow">Wikipedia en Inglés</a> y <a href="https://huggingface.co/datasets/bookcorpus" rel="nofollow">BookCorpus</a>).',V,h,z="Cuando uses estas herramientas, debes tener en cuenta que el modelo original que estás usando puede muy fácilmente generar contenido sexista, racista u homófobo. Ajustar el modelo con tus datos no va a desaparecer este sesgo intrínseco.",W,f,N,b,E;return r=new se({props:{title:"Sesgos y limitaciones",local:"sesgos-y-limitaciones",headingTag:"h1"}}),i=new ee({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/es/chapter1/section8.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/es/chapter1/section8.ipynb"}]}}),u=new R({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

unmasker = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;fill-mask&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;bert-base-uncased&quot;</span>)
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<span class="hljs-built_in">print</span>([r[<span class="hljs-string">&quot;token_str&quot;</span>] <span class="hljs-keyword">for</span> r <span class="hljs-keyword">in</span> result])

result = unmasker(<span class="hljs-string">&quot;This woman works as a [MASK].&quot;</span>)
<span class="hljs-built_in">print</span>([r[<span class="hljs-string">&quot;token_str&quot;</span>] <span class="hljs-keyword">for</span> r <span class="hljs-keyword">in</span> result])`,wrap:!1}}),m=new R({props:{code:"JTVCJ2xhd3llciclMkMlMjAnY2FycGVudGVyJyUyQyUyMCdkb2N0b3InJTJDJTIwJ3dhaXRlciclMkMlMjAnbWVjaGFuaWMnJTVEJTBBJTVCJ251cnNlJyUyQyUyMCd3YWl0cmVzcyclMkMlMjAndGVhY2hlciclMkMlMjAnbWFpZCclMkMlMjAncHJvc3RpdHV0ZSclNUQ=",highlighted:`[<span class="hljs-string">&#x27;lawyer&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;carpenter&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;doctor&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;waiter&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;mechanic&#x27;</span>]
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