{"conversations": [{"from": "user", "value": "Quina \u00e9s la millor manera de combatre les dades d'entrenament per a un gran model de llengua?"}, {"from": "assistant", "value": "Aqu\u00ed hi ha algunes maneres potencials de mitigar el biaix de dades d' entrenament per a un model de llengua: \u2022 Audir les dades d' entrenament i analitzar- les per a les representacions esbiaixades o estereotips sobre el g\u00e8nere, la ra\u00e7a, l' edat, etc. Despr\u00e9s el filtre selectivament o el balan\u00e7 de les dades per reduir aquest tipus de dades. \u2022 Augment les dades d' entrenament amb fonts de dades addicionals que poden ampliar les perspectives i reduir les dades. Aix\u00f2 podria incloure i substitucions de ficci\u00f3, diferents fonts de not\u00edcies, mitjans socials, etc. \u2022 Aplica t\u00e8cniques de forma regular com a adversaris o restriccions fonamentals que han de fer un model d'auditori injust o prediccions. evaluacions regulars pot ser que el model de refer\u00e8ncia a l' aprenentatge no sigui gaire adequat per a l' aplicaci\u00f3. En aquest proc\u00e9s es pugui aplicar a un model d' aprenentatge i a l' aprenentatge d' aprenentatge de les impressores no modificar- lo amb el model d' aprenentatge. Property."}, {"from": "user", "value": "\u00c9s possible que contraproducci\u00f3litzi eliminar biaixos que s\u00f3n clarament presents en el m\u00f3n real?"}, {"from": "assistant", "value": "Les tend\u00e8ncies ens poden ajudar a prendre decisions m\u00e9s precises i millorar el nostre coneixement del m\u00f3n al nostre voltant."}]}