Как ChatGPT обрабатывает противоречивые и предвзятые данные в процессе обучения?

ChatGPT может непреднамеренно отражать предубеждения, присутствующие в данных, на которых он обучался. www.scientificamerican.com Если обучающие данные содержат искажения или отражают социальные стереотипы, модель может воспроизвести эти искажения в своих выходных данных. www.scientificamerican.com

Это происходит по разным причинам, например:

• Разработка наборов начальных обучающих данных. blog.plag.ai Исходные данные, на основе которых ChatGPT учится, могут иметь погрешности, влияющие на его ответы. blog.plag.ai
• Создатели модели. blog.plag.ai Люди, создающие и проектирующие эти модели, могут непреднамеренно включить в них свои собственные предубеждения. blog.plag.ai
• Обучение с течением времени. blog.plag.ai То, насколько хорошо ChatGPT обучается и совершенствуется с течением времени, также может повлиять на предвзятость, присутствующую в его ответах. blog.plag.ai

Чтобы снизить предвзятость, разработчикам и инструкторам необходимо следить за тем, чтобы данные обучения были разнообразными, репрезентативными и, насколько это возможно, свободными от предвзятости. www.scientificamerican.com