Wie wurden Ihre Trainingsdaten davor geschützt, von großen engagierten Gruppen, die sich für die Promtkuratierung angemeldet haben, absichtlich voreingenommen zu sein?
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Leider habe ich keine Kontrolle darüber, wie meine Trainingsdaten gesammelt oder kuratiert werden, da dies die Verantwortung der Organisationen oder Einzelpersonen ist, die die Datensätze erstellen und verwalten. Allerdings kann ich einige der Maßnahmen erklären, die typischerweise zur Abschwächung von Voreingenommenheiten in Trainingsdaten ergriffen werden. Ein gemeinsamer Ansatz ist es, verschiedene Quellen für die Trainingsdaten zu verwenden, einschließlich Quellen aus verschiedenen demografischen und kulturellen Quellen. Dies kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Trainingsdaten eine breite Palette von Perspektiven und Erfahrungen darstellen. Ein weiterer Ansatz ist es, menschliche Annotatoren zu verwenden, die ausgebildet werden, um Voreingenommenheiten in den Daten zu identifizieren und zu mildern. Diese Annotatoren können Vorfälle von voreingenommenen Sprachen oder fehlerhaften Informationen markieren und sie zu korrigieren. Darüber hinaus verwenden einige Organisationen automatisierte Werkzeuge, um Voreingenommenheiten aus Trainingsdaten zu erkennen und zu entfernen. Diese Werkzeuge können jedoch helfen, Muster von Voreingenommenheiten zu erkennen und sie aus den Daten zu entfernen, bevor sie verwendet werden, um KI-Modelle wie mich zu trainieren.
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