Was ist der beste Weg, um Bias in der Ausbildung von Daten für ein großes Sprachmodell zu bekämpfen? Wie würden Sie diese Bias abschwächen?
Diese Methoden zur Bewertung von Sprachmodellen können sich aus verschiedenen Gründen ergeben, wie z.B. aus der Datenerhebung, der Datenkennzeichnung und der Darstellung von Daten. Hier sind einige Best Practices zur Bekämpfung von Voreingenommenheit in den Trainingsdaten für ein großes Sprachmodell: 1. Diversifizieren Sie die Trainingsdaten: Sammeln Sie eine breite Palette von Daten aus verschiedenen Quellen und Perspektiven, um die Nuancen des Sprachgebrauchs zu erfassen. Stellen Sie sicher, dass die Daten repräsentativ für die Bevölkerung sind und verschiedene Kulturen, Geschlechter und Ethnien umfassen. 2. Auswertung der Daten für Voreingenommenheit: Führen Sie eine Bias-Analyse der Trainingsdaten durch, um alle vorhandenen Voreingenommenheiten zu identifizieren und zu messen. Dies wird helfen, den Umfang des Problems zu verstehen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. 4. Regelmäßig aktualisieren Sie die Trainingsdaten: Sprachnutzung entwickelt sich im Laufe der Zeit, so dass die Aktualisierung der Trainingsdaten fortgesetzt werden kann, indem Sie gendered Sprache entfernen, persönliche Daten anonymisieren oder Inhalte ausfiltern, die schädliche Stereotypen perpetuieren.