La aplicación de modelos lingüísticos a gran escala se está generalizando cada vez más y el proceso de selección de datos previos al entrenamiento detrás de ellos también ha atraído mucha atención. Este artículo presenta un estudio sobre el impacto del filtrado de datos en texto. Utilizando un nuevo conjunto de datos y un marco llamado AboutMe, los investigadores analizaron datos textuales de las secciones "acerca de mí" de las páginas web para comprender cómo el filtrado de datos afecta la extracción e interpretación de información como los intereses, los roles sociales y la ubicación geográfica del autor de un sitio web. Este estudio destaca la complejidad del análisis de datos previo al entrenamiento y su posible impacto social, proporcionando direcciones importantes para futuras investigaciones.
Con el avance del procesamiento del lenguaje natural y la generación del lenguaje natural, los modelos de lenguaje grandes se han utilizado ampliamente en aplicaciones prácticas. Utilizando un nuevo conjunto de datos y un marco llamado AboutMe, los investigadores documentaron el impacto del filtrado de datos en el texto. Al analizar la sección "Acerca de mí" de las páginas web, el equipo de investigación midió información como los intereses, el rol social y la ubicación geográfica del autor del sitio. Destacan la complejidad del proceso de selección de datos previo al entrenamiento y exigen más investigaciones sobre sus implicaciones sociales.
Esta investigación es fundamental para comprender el proceso de formación de grandes modelos lingüísticos y sus posibles sesgos e impactos sociales. Las investigaciones futuras deberían explorar más a fondo cómo mejorar el proceso de selección de datos para reducir el sesgo y mejorar la equidad y confiabilidad del modelo, promoviendo en última instancia el desarrollo saludable y una aplicación más amplia de modelos de lenguaje grandes.