Penerapan model bahasa berskala besar kini semakin meluas, dan proses penyaringan data pra-pelatihan di balik model tersebut juga telah menarik banyak perhatian. Artikel ini menyajikan studi tentang dampak pemfilteran data pada teks. Dengan menggunakan kumpulan data dan kerangka kerja baru yang disebut AboutMe, para peneliti menganalisis data tekstual dari bagian "tentang saya" di halaman web untuk memahami bagaimana pemfilteran data memengaruhi ekstraksi dan interpretasi informasi seperti minat penulis situs web, peran sosial, dan lokasi geografis. Studi ini menyoroti kompleksitas penyaringan data pra-pelatihan dan potensi dampak sosialnya, sehingga memberikan arahan penting untuk penelitian di masa depan.
Dengan kemajuan pemrosesan bahasa alami dan generasi bahasa alami, model bahasa besar telah banyak digunakan dalam aplikasi praktis. Dengan menggunakan kumpulan data dan kerangka kerja baru yang disebut AboutMe, para peneliti mendokumentasikan dampak pemfilteran data pada teks. Dengan menganalisis bagian “Tentang Saya” di halaman web, tim peneliti mengukur informasi seperti minat, peran sosial, dan lokasi geografis penulis situs. Mereka menyoroti kompleksitas proses penyaringan data sebelum pelatihan dan menyerukan penelitian lebih lanjut mengenai implikasi sosialnya.
Penelitian ini penting untuk memahami proses pelatihan model bahasa besar dan potensi bias serta dampak sosialnya. Penelitian di masa depan harus mengeksplorasi lebih jauh bagaimana meningkatkan proses penyaringan data untuk mengurangi bias dan meningkatkan keadilan dan keandalan model, yang pada akhirnya mendorong pengembangan yang sehat dan penerapan model bahasa besar yang lebih luas.