Применение крупномасштабных языковых моделей становится все более распространенным, а процесс проверки данных предварительного обучения, лежащих в их основе, также привлекает большое внимание. В этой статье представлено исследование влияния фильтрации данных на текст. Используя новый набор данных и структуру под названием AboutMe, исследователи проанализировали текстовые данные из раздела веб-страниц «О себе», чтобы понять, как фильтрация данных влияет на извлечение и интерпретацию такой информации, как интересы автора веб-сайта, социальные роли и географическое местоположение. Это исследование подчеркивает сложность проверки данных перед обучением и ее потенциальное социальное воздействие, указывая важные направления для будущих исследований.
С развитием обработки естественного языка и генерации естественного языка большие языковые модели стали широко использоваться в практических приложениях. Используя новый набор данных и структуру под названием AboutMe, исследователи задокументировали влияние фильтрации данных на текст. Анализируя раздел веб-страницы «Обо мне», исследовательская группа измерила такую информацию, как интересы, социальная роль и географическое положение автора веб-сайта. Они подчеркивают сложность процесса предварительной обработки данных и призывают к дальнейшим исследованиям его социальных последствий.
Это исследование имеет решающее значение для понимания процесса обучения больших языковых моделей, их потенциальных предубеждений и социальных последствий. Будущие исследования должны продолжить изучение того, как улучшить процесс проверки данных, чтобы уменьшить предвзятость и повысить справедливость и надежность моделей, что в конечном итоге будет способствовать здоровому развитию и более широкому применению больших языковых моделей.