L'application de modèles linguistiques à grande échelle est de plus en plus répandue et le processus de sélection des données de pré-formation qui les sous-tendent a également attiré beaucoup d'attention. Cet article présente une étude sur l'impact du filtrage des données sur le texte. À l'aide d'un nouvel ensemble de données et d'un nouveau cadre appelés AboutMe, les chercheurs ont analysé les données textuelles de la section « À propos de moi » des pages Web pour comprendre comment le filtrage des données affecte l'extraction et l'interprétation d'informations telles que les intérêts de l'auteur d'un site Web, ses rôles sociaux et sa situation géographique. Cette étude met en évidence la complexité du filtrage des données préalables à la formation et son impact social potentiel, fournissant ainsi des orientations importantes pour les recherches futures.
Avec les progrès du traitement et de la génération du langage naturel, les grands modèles de langage ont été largement utilisés dans des applications pratiques. À l’aide d’un nouvel ensemble de données et d’un nouveau cadre appelés AboutMe, les chercheurs ont documenté l’impact du filtrage des données sur le texte. En analysant la section « À propos de moi » d'une page Web, l'équipe de recherche a mesuré des informations telles que les intérêts, le rôle social et la situation géographique de l'auteur du site Web. Ils mettent en évidence la complexité du processus de filtrage des données préalables à la formation et appellent à des recherches plus approfondies sur ses implications sociales.
Cette recherche est essentielle pour comprendre le processus de formation des grands modèles linguistiques ainsi que leurs biais potentiels et leurs impacts sociaux. Les recherches futures devraient explorer davantage la manière d'améliorer le processus de filtrage des données afin de réduire les biais et d'améliorer l'équité et la fiabilité des modèles, favorisant ainsi le développement sain et une application plus large de grands modèles de langage.