これらのことは、さまざまな方法でバイアスを導入するだけではないでしょうか？レビュアーによる文化的偏見のように。バイアスを想定し、モデルをデータで探求し、自分のバイアスに留意し、私たちが望むものを増幅し、望まないものをミュートするクエリを使用する方法として使用する方が良いでしょうか？
「バイアス」と「バイアスされていない」の間には選択肢がありません。すべてには独自のバイアスセットが付属しています。いくつかのバイアスは有用です：Occam's Razorは、「最も単純な説明は通常最良のものである」と述べている帰納的バイアスです。観察された証拠によってサポートされていないフレームワークと議論。

あなたが求めているのは、まだ偏ったモデルであるか、具体的には、クロールされたWebテキストトレーニングコーパスに存在するバイアスの分布を再現することに偏っている言語モデルが必要です。

公開されているものは次のとおりです。

 -openai gpt-3 davinci（商用APIのみ、1270億個のパラメーター専有言語モデルWebテキストのコーパスで訓練されています）
 -Eleutherai GPT-Neox 20B（山で訓練された200億パラメーターオープンソース言語モデル）
 -Facebook AI FairSeq 13B（Webテキストのコーパスで訓練された130億パラメーターオープンソース言語モデル）
 -Eleutherai GPT-J 6B（60億パラメーター、オープンソース、パイル）
 -openai GPT-2（2.7bパラメーターWebテキストのコーパスで訓練されたオープンソース言語モデル）