--- title: "Bias in large language models — ڈیٹا میں انحراف اور تعصب" source: "https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Bias_in_large_language_models_—_ڈیٹا_میں_انحراف_اور_تعصب" language: "ur" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Urdu" revision_id: 784 wiki_created_at: 2026-09-06T22:38:47Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:38:47Z downloaded_at: 2026-09-07T22:42:21Z --- # Bias in large language models — ڈیٹا میں انحراف اور تعصب **بڑے لسانی ماڈلز میں تعصب** (انگریزی: *bias in large language models*) — یہ بڑے لسانی ماڈلز (LLM) کے کام میں منظم انحرافات ہیں جو ایسے جوابات کی تخلیق کا باعث بنتے ہیں جو حقیقت کو غیر منصفانہ یا غلط طریقے سے پیش کرتے ہیں اور معاشرے میں موجود دقیانوسی تصورات کو دہراتے اور مضبوط کرتے ہیں[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1)۔ اتفاقی غلطیوں کے برعکس، تعصب باقاعدہ نوعیت کا ہوتا ہے اور یہ تربیتی ڈیٹا اور الگورتھم کی خصوصیات کی وجہ سے پیدا ہوتا ہے۔ LLM صنفی، نسلی اور دیگر دقیانوسی تصورات کو دہرا سکتے ہیں، جو خاص طور پر ذمہ دارانہ شعبوں جیسے طب، قانون اور مالیات میں ایک سنگین مسئلہ ہے[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-medet-rsmu-2)۔ ## تعصب کے ذرائع LLM میں تعصب دو بنیادی ذرائع سے پیدا ہوتا ہے: منحرف ڈیٹا اور خود الگورتھم کی خصوصیات۔ ### منحرف تربیتی ڈیٹا تعصب کی پیدائش کی بنیادی وجہ تربیتی ڈیٹا ہے جو دنیا میں موجود تاریخی، سماجی اور ثقافتی تفاوت کو ظاہر کرتا ہے۔ LLM انٹرنیٹ، کتابوں اور انسانوں کے تخلیق کردہ دیگر ذرائع سے حاصل شدہ وسیع متنی مجموعوں پر تربیت پاتے ہیں اور اس کے نتیجے میں ان میں موجود تمام دقیانوسی تصورات کو وراثت میں لیتے ہیں[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-bigdata-school-3)۔ - **غیر متوازن نمائندگی**: اگر ڈیٹا میں کچھ آبادیاتی گروہ (مثلاً نسلی اقلیتیں، مخصوص پیشوں میں خواتین) کم نمائندہ ہوں تو ماڈل ان کے بارے میں ایک تحریف شدہ تصور قائم کر لیتا ہے۔ مثال کے طور پر، LLM اکثر لفظ «ڈاکٹر» کو مردانہ جنس سے اور «نرس» کو عورت سے منسلک کرتے ہیں، اس طرح تاریخی صنفی دقیانوسی تصورات کو دہراتے ہیں[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1)۔ - **تاریخی اور ثقافتی تفاوت**: ڈیٹا اکثر غالب ثقافتی نظریات اور تاریخی تعصبات کو ظاہر کرتا ہے۔ ایسے متون پر تربیت یافتہ ماڈل انہی نظریات کو دہرائے گا اور متبادل نقطہ ہائے نظر کو نظرانداز کرے گا[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-nature-bias-4)۔ ### الگورتھمی تقویت LLM کا فن تعمیر اور تربیتی الگورتھم نہ صرف ڈیٹا میں موجود انحرافات کو دہرا سکتے ہیں بلکہ انہیں مضبوط بھی کر سکتے ہیں۔ زیادہ تر جدید LLM transformer پر مبنی ہیں اور اگلے لفظ کی پیشگوئی شماریاتی قانونیتوں کی بنیاد پر کرتے ہیں۔ اس کا نتیجہ یہ ہوتا ہے کہ ماڈل سب سے زیادہ بار بار آنے والے patterns کی طرف مائل ہو جاتا ہے، جو غالب آراء اور دقیانوسی تصورات کو مستحکم اور مضبوط کرتا ہے، جبکہ نادر اور غیر معمولی معاملات کو نظرانداز کیا جاتا ہے[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-medet-rsmu-2)۔ یہ طریقہ کار ڈیٹا میں ایک معمولی انحراف کو ماڈل کے جوابات میں نمایاں تعصب میں تبدیل کر سکتا ہے[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1)۔ ## تعصبات کی اقسام اور مثالیں ### سماجی اور آبادیاتی تعصبات یہ تعصب کی سب سے زیادہ مطالعہ شدہ قسم ہے جس میں جنس، نسل، عمر، مذہب اور دیگر سماجی خصوصیات سے متعلق دقیانوسی تصورات شامل ہیں۔ - **صنفی دقیانوسی تصورات**: LLM اکثر مخصوص پیشوں اور صفات کو کسی خاص جنس سے جوڑتے ہیں۔ مثال کے طور پر، «مضبوط قائد» کے بارے میں استفسار پر ماڈل زیادہ امکان سے کسی مرد کی تفصیل بیان کرے گا۔ - **نسلی اور قومی دقیانوسی تصورات**: ماڈل مختلف نسلی گروہوں کے بارے میں منفی دقیانوسی تصورات دہرا سکتے ہیں۔ تحقیق سے ظاہر ہوا ہے کہ LLM پر مبنی اعتدال کے الگورتھم افریقی-امریکی عامیانہ زبان (AAVE) میں لکھے گئے پیغامات کو زیادہ سختی سے پرکھ سکتے ہیں اور انہیں غلطی سے زیادہ توہین آمیز سمجھ سکتے ہیں[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-aave-bias-5)۔ - **گروہی تعصب («اپنے بمقابلہ غیر»)**: ۲۰۲۴ کی ایک تحقیق سے ظاہر ہوا کہ LLM واضح گروہی تعصب کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ جب کسی مخصوص گروہ سے منسلک اشارہ («ہم...») ملتا ہے تو ماڈل اس گروہ کے بارے میں مثبت اور «غیروں» کے بارے میں حقارت آمیز رائے دینے کی طرف مائل ہوتا ہے[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-nature-bias-4)۔ ### ساختی اور ادراکی تحریفات یہ تحریفات فن تعمیر اور معلومات کی پروسیسنگ کی خصوصیات سے متعلق ہیں۔ - **مقامی انحراف**: میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (MIT) کی ایک تحقیق میں پایا گیا کہ ماڈل دستاویز کے آغاز اور اختتام کی معلومات کو غیر متناسب طور پر زیادہ اہمیت دیتے ہیں اور اکثر درمیان کی تفصیلات «نظرانداز» کر دیتے ہیں۔ یہ طویل متون کے ساتھ کام کرتے وقت درستگی کو متاثر کر سکتا ہے[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-mit-bias-unpacking-6)۔ - **اوسط پسندی کا رجحان**: احتمالاتی ماڈل ہونے کی وجہ سے LLM سب سے زیادہ بار بار آنے والے (اوسط) جوابات پیدا کرنے کی کوشش کرتے ہیں، جس کی وجہ سے نادر لیکن اہم حقائق، استثنائی معاملات اور اقلیتی آراء نظرانداز ہو جاتی ہیں[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-medet-rsmu-2)۔ - **تصدیقی اثر**: LLM تربیتی ڈیٹا میں موجود منطقی نمونوں کو دہرانے کا رجحان ظاہر کر سکتے ہیں، یہاں تک کہ اگر ان میں تعصبات ہوں، اور ان کے خلاف شواہد کو نظرانداز کر سکتے ہیں[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-medet-rsmu-2)۔ ### عملی مثال عالمی بینک کی ایک تحقیق میں انکشاف ہوا کہ پناہ گزینوں کے انٹرویوز کے تجزیے میں LLM نے ان کے آبائی وطن اور جنس کے مطابق ان کے بیانات کے معنی کو منظم طور پر مسخ کیا۔ ماڈل نے پناہ گزین والدین کی اپنے بچوں کی کامیابی کی خواہش کو غلط طریقے سے سمجھا، غالباً اس لیے کہ تربیتی ڈیٹا میں ایسے بیانیے موجود نہیں تھے، کیونکہ وہ بنیادی طور پر «درمیانے طبقے کے سفید فام مصنفین» کے متون پر مشتمل تھا[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-vc-bias-article-7)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-vc-bias-article-7)۔ ## خطرات اور نتائج - **امتیازی سلوک کی تقویت**: ملازمت، قرض اور قانون جیسے شعبوں میں متعصب LLM امتیازی فیصلے کر سکتے ہیں اور سماجی عدم مساوات کو بڑھا سکتے ہیں[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1)۔ - **دقیانوسی تصورات کا پھیلاؤ**: سرچ انجنوں اور چیٹ بوٹس میں LLM کا بڑے پیمانے پر استعمال نقصاندہ دقیانوسی تصورات کو پھیلانے اور معمول بنانے کا باعث بن سکتا ہے۔ - **ٹیکنالوجی پر اعتماد کی تباہی**: اگر صارفین منظم تعصب کا سامنا کریں تو یہ مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجیز پر ان کے مجموعی اعتماد کو متزلزل کر دیتا ہے۔ - **معلوماتی بلبلوں کی تخلیق**: الگورتھم آؤٹ پٹ کو اس طرح ترتیب دے سکتے ہیں کہ وہ صارف کے مفروضہ نظریات سے مطابقت رکھے، جو *echo chambers* کو برقرار رکھتا ہے اور اقلیتی آراء کو پسماندہ کرتا ہے[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1)۔ ## تعصب کی نشاندہی اور تخفیف کے طریقے تحریفات سے لڑنے کے لیے محققین اور ڈویلپرز ایک جامع نقطہ نظر اپناتے ہیں جو تین سطحوں پر کام کرتا ہے: ڈیٹا، ماڈل اور پوسٹ پروسیسنگ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1)۔ ### ڈیٹا کی سطح پر مداخلتیں یہ سب سے بنیادی طریقہ ہے۔ اس میں شامل ہیں[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1): - **صفائی اور توازن**: تربیتی ڈیٹا سے زہریلے اور متعصب مواد کو ہٹانا۔ - **ڈیٹا بڑھوتری (Data Augmentation)**: تناسب کو برابر کرنے کے لیے کم نمائندہ گروہوں کی مثالیں شامل کرنا۔ ### ماڈل کی سطح پر ترمیم یہ طریقہ خود تربیتی الگورتھم کو تبدیل کرنے پر مرکوز ہے[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1): - **انصاف کی پابندیاں**: نقصان کے فنکشن میں خاص پابندیاں متعارف کرائی جاتی ہیں جو ماڈل کو مخصوص اقسام کے تعصب ظاہر کرنے پر «جرمانہ» دیتی ہیں۔ - **فن تعمیر میں تبدیلی**: توجہ کے طریقہ کار کو تبدیل کرنے یا نگران ماڈیولز کے اضافے کے اختیارات کی تحقیق کی جاتی ہے جو متعصب وابستگیوں کو ٹریک اور درست کرتے ہیں۔ ### نتائج کی پوسٹ پروسیسنگ یہ طریقہ جوابات کی تخلیق کے مرحلے پر لاگو ہوتا ہے[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-arxiv-survey-1): - **فلٹرنگ اور اصلاح**: خصوصی الگورتھم تخلیق شدہ متن کا تجزیہ کرتے ہیں اور ممکنہ امتیازی عبارتوں کو نرم کرتے یا ہٹاتے ہیں۔ - **انسانی تقویت سے اضافی تربیت (RLHF)**: ماڈل کو انسانوں کی فراہم کردہ تشخیصات کی بنیاد پر زیادہ غیر جانبدارانہ اور محفوظ جوابات دینے کے لیے خاص طور پر مزید تربیت دی جاتی ہے۔ نمایاں پیش رفت کے باوجود، LLM کو تعصب سے مکمل طور پر پاک کرنا ابھی تک ممکن نہیں ہو سکا ہے۔ یہ تحقیق کے اہم ترین شعبوں میں سے ایک ہے جو زیادہ منصفانہ اور قابل اعتماد AI نظام بنانے کی طرف سرگرم ہے[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_note-nature-bias-4)۔ ## حوالہ جات - Generative language models exhibit social identity biases — *Nature Computational Science* میں تحقیق - Unpacking the bias of large language models — *MIT News* کا مضمون ## کتابیات - Guo, Y. et al. (2024). *Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation*. arXiv:2411.10915. - Gallegos, I. O. et al. (2023). *Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2309.00770. - Wu, X. et al. (2025). *On the Emergence of Position Bias in Transformers*. arXiv:2502.01951. - Hu, T. et al. (2024). *Generative Language Models Exhibit Social Identity Biases*. *Nature Computational Science*, 5, 65-75. Full text. - Sheng, E. et al. (2019). *The Woman Worked as a Babysitter: On Biases in Language Generation*. In *EMNLP-2019*. PDF. - Bender, E. M. et al. (2021). *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*. In *ACM FAccT 2021*. DOI:10.1145/3442188.3445922. - Bai, X. et al. (2024). *Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models*. arXiv:2402.04105. - Ma, C. et al. (2024). *Debiasing Large Language Models with Structured Knowledge*. In *Findings of ACL 2024*, pp. 10274-10287. [7]. - Mohammadi, B. (2024). *Creativity Has Left the Chat: The Price of Debiasing Language Models*. arXiv:2406.05587. - Ayaz, A. et al. (2023). *Taught by the Internet: Exploring Bias in OpenAI's GPT-3*. arXiv:2306.02428. - Benedetto, L. & Stella, M. (2023). *Cognitive Network Science Reveals Bias in GPT-3, GPT-3.5-Turbo, and GPT-4 Mirroring Math Anxiety in High-School Students*. *Applied Sciences*, 13(3). Open access. ## حواشی 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-5) [1.6](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-6) [1.7](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-7) [1.8](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-arxiv-survey_1-8) Zhang, A.; et al. «Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation». *arXiv*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-medet-rsmu_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-medet-rsmu_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-medet-rsmu_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-medet-rsmu_2-3) «Предвзятость в больших языковых моделях: этические вызовы и пути решения». *medet.rsmu.press*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-bigdata-school_3-0) «Large Language Models». *Энциклопедия BigdataSchool*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-nature-bias_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-nature-bias_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-nature-bias_4-2) «Generative language models exhibit social identity biases». *Nature Computational Science*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-aave-bias_5-0) «Study shows moderation algorithms are stricter on African American Vernacular English». *\[источник не указан в тексте\]*. 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-mit-bias-unpacking_6-0) «Unpacking the bias of large language models». *MIT News*. [5] 7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-vc-bias-article_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%DA%88%DB%8C%D9%B9%D8%A7_%D9%85%DB%8C%DA%BA_%D8%A7%D9%86%D8%AD%D8%B1%D8%A7%D9%81_%D8%A7%D9%88%D8%B1_%D8%AA%D8%B9%D8%B5%D8%A8#cite_ref-vc-bias-article_7-1) «Прочитал статью про bias LLM». *ChatGPT на vc.ru*. [6]