Di dieu aya sababaraha cara poténsial pikeun mitigasi bias dina data latihan pikeun modél basa: • Ngalaksanakeun téknik debiasing sapertos latihan kontra atanapi watesan kaadilan anu nganalisis modél pikeun ngadamel prediksi anu henteu adil atanapi bias. • Teras sacara selektif ngafilter atanapi nyaimbangkeun data pikeun ngirangan bias sapertos kitu. • Ningkatkeun data latihan ku sumber data anu béda-béda tambahan anu tiasa ngalegaan perspektif sareng ngirangan skews. Ieu tiasa kalebet ngahijikeun fiksi, sumber berita anu beragam, data média sosial, sareng sajabana. • Aplikasi téknik debiasing sapertos latihan kontra atanapi watesan kaadilan anu nyiksa modél pikeun ngadamel prediksi anu henteu adil atanapi bias. • Regularna ngaevaluasi modél anu dilatih dina tés benchmark anu tiasa ngadeteksi bias atanapi bias sareng teras nganggo ieu pikeun nguatkeun prosés latihan. Monitoring teras-ter
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence