Bias dina data latihan pikeun modél basa bisa timbul kusabab sababaraha alesan sapertos metode pengumpulan data, labeling data, sareng perwakilan data. Ieu sababaraha prakték pangsaéna pikeun merangan bias dina data latihan pikeun modél basa ageung: 1. Diversifikasi data latihan: Ngumpulkeun data anu lega tina sumber sareng sudut pandang anu béda pikeun néwak nuansa panggunaan basa. Pastikeun yén data na wawakil populasi sareng kalebet budaya, gender, sareng étnis anu béda. 2. Evaluasi data pikeun bias: Ngalaksanakeun bias dina data latihan pikeun ngaidentipikasi sareng ngukur bias anu aya. Ieu bakal ngabantosan ngartos lingkup masalah sareng nyandak tindakan koréktif. 3. Mitigasi bias ngalangkungan pra-prosés data: Pra-prosés data pikeun ngaleungitkeun bias anu teu pikaresepeun. Ieu tiasa dilakukeun ku ngaleungitkeun data basa anu henteu dikenal, ngaidentipikasi data basa, atanapi ngagunakeun data pribadi anu henteu dikenal. 4.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence