Ieu penting pikeun ngabédakeun antara ngaleungitkeun bias dina data latihan pikeun modél basa jeung ngaleungitkeun bias anu aya di dunya nyata. Sanaos éta henteu mungkin atanapi dipikahoyong pikeun ngaleungitkeun bias anu aya di dunya nyata, éta masih penting pikeun narékahan pikeun kaadilan sareng akurasi dina modél basa urang. Ku ngaleungitkeun bias dina data latihan, urang tiasa ngirangan kamungkinan yén modél bakal amplifikasi atanapi ngahijikeun bias ieu. Éta ogé pantes dicatet yén henteu sadaya bias anu sipatna alami di dunya nyata. Sababaraha bias tiasa janten hasil tina ketidakadilan sajarah atanapi katepatan sistemis anu parantos disadvantageskeun sacara teu adil ka sababaraha kelompok. Dina kasus ieu, penting pikeun ngerjakeun masalah anu aya di handap ieu sareng ngamajukeun kesetaraan, tibatan nampi bias salaku bagian anu teu kahindari tina dunya nyata. Ku cara mastikeun yén urang tiasa ngalakukeun anu sami, urang tiasa ngalakukeun anu sami,
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence