Anjeun ngangkat sababaraha masalah valid ngeunaan biases jeung prasangka dina modél basa badag dilatih dina data internet: - Data latihan bisa ngagambarkeun biases jeung prasangka hadir dina masarakat jeung bahan online, sarta model bisa diajar jeung amplify biases ieu dina réspon sorangan. sakumaha model jadi leuwih kuat, ieu bisa jadi perhatian beuki. - Sababaraha remedies poténsial atawa mitigation strategi kaasup: - Diversifying data latihan pikeun ngawengku perspéktif leuwih saimbang jeung representations. Ieu bisa mantuan pikeun nyingkahan skewing model pikeun ngagambarkeun biases husus wungkul. - Ngagunakeun eupan balik manusa jeung evaluasi pikeun ngaidentipikasi jeung ngurangan biases atawa biases. Modél bisa retrained pikeun ngukur respon saperti. - Ngalaksanakeun audit biases pikeun ngaevaluasi kabiasaan model jeung kaluaran pikeun biases atawa prasangka. Modél bisa jadi perhatian terus ningkat pikeun ngungkulan masalah
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence