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title: "Bias in large language models — बड़े भाषा मॉडलों में पूर्वाग्रह"
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# Bias in large language models — बड़े भाषा मॉडलों में पूर्वाग्रह

**बड़े भाषा मॉडलों में पूर्वाग्रह** (अंग्रेज़ी: *bias in large language models*) — यह बड़े भाषा मॉडलों (LLM) के कार्य में व्यवस्थित विचलन है, जो ऐसे उत्तरों की उत्पत्ति की ओर ले जाता है जो वास्तविकता को अनुचित या अशुद्ध रूप से प्रतिबिंबित करते हैं और समाज में विद्यमान रूढ़िवादी धारणाओं को पुनः उत्पन्न एवं प्रबलित करते हैं<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>। यादृच्छिक त्रुटियों के विपरीत, पूर्वाग्रह एक नियमित स्वरूप धारण करता है और यह प्रशिक्षण डेटा तथा एल्गोरिदम की विशेषताओं के कारण उत्पन्न होता है। LLM लैंगिक, जातीय और अन्य रूढ़िवादी धारणाओं को पुनः उत्पन्न कर सकते हैं, जो विशेष रूप से उत्तरदायित्वपूर्ण क्षेत्रों जैसे चिकित्सा, न्यायशास्त्र और वित्त में एक गंभीर समस्या है<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-medet-rsmu-2)</sup>।

## पूर्वाग्रह के स्रोत

LLM में पूर्वाग्रह दो मुख्य स्रोतों से उत्पन्न होता है: विकृत डेटा और एल्गोरिदम की विशेषताएँ।

### विकृत प्रशिक्षण डेटा

पूर्वाग्रह उत्पन्न होने का मूल कारण प्रशिक्षण डेटा है, जो दुनिया में विद्यमान ऐतिहासिक, सामाजिक और सांस्कृतिक असंतुलनों को प्रतिबिंबित करता है। LLM को इंटरनेट, पुस्तकों और अन्य मानव-निर्मित स्रोतों के विशाल पाठ संग्रहों पर प्रशिक्षित किया जाता है, और परिणामस्वरूप वे उनमें निहित सभी रूढ़िवादी धारणाओं को आत्मसात कर लेते हैं<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-bigdata-school-3)</sup>।

- **असंतुलित प्रतिनिधित्व**: यदि डेटा में कुछ जनसांख्यिकीय समूहों (जैसे जातीय अल्पसंख्यक, विशिष्ट व्यवसायों में महिलाएँ) का पर्याप्त प्रतिनिधित्व नहीं है, तो मॉडल उनके बारे में एक विकृत धारणा बना लेता है। उदाहरण के लिए, LLM अक्सर 'डॉक्टर' शब्द को पुरुष लिंग से और 'नर्स' को स्त्री लिंग से जोड़ते हैं, जिससे ऐतिहासिक लैंगिक रूढ़िवादी धारणाएँ पुनः उत्पन्न होती हैं<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>।
- **ऐतिहासिक और सांस्कृतिक असंतुलन**: डेटा अक्सर प्रभावशाली सांस्कृतिक दृष्टिकोणों और ऐतिहासिक पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित करता है। ऐसे पाठों पर प्रशिक्षित मॉडल इन दृष्टिकोणों को पुनः उत्पन्न करेगा और वैकल्पिक परिप्रेक्ष्यों की उपेक्षा करेगा<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-nature-bias-4)</sup>।

### एल्गोरिदमिक प्रवर्धन

LLM की आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण एल्गोरिदम न केवल डेटा में विद्यमान विचलनों को पुनः उत्पन्न कर सकते हैं, बल्कि उन्हें प्रबलित भी कर सकते हैं। अधिकांश आधुनिक LLM transformer पर आधारित होते हैं और सांख्यिकीय पैटर्न के आधार पर अगले शब्द का अनुमान लगाते हैं। इससे यह होता है कि मॉडल सबसे अधिक बार आने वाले पैटर्न की ओर झुकता है, जो प्रभावशाली मतों और रूढ़िवादी धारणाओं को स्थिर एवं प्रबलित करता है, जबकि दुर्लभ और असामान्य मामलों की उपेक्षा होती है<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-medet-rsmu-2)</sup>। यह तंत्र डेटा में एक मामूली विचलन को मॉडल के उत्तरों में स्पष्ट पूर्वाग्रह में बदल सकता है<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>।

## पूर्वाग्रहों के प्रकार और उदाहरण

### सामाजिक और जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रह

यह पूर्वाग्रह का सबसे अधिक अध्ययन किया गया प्रकार है, जिसमें लिंग, नस्ल, आयु, धर्म और अन्य सामाजिक विशेषताओं से संबंधित रूढ़िवादी धारणाएँ शामिल हैं।

- **लैंगिक रूढ़िवादी धारणाएँ**: LLM अक्सर विशिष्ट व्यवसायों और गुणों को किसी विशेष लिंग से जोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, 'सशक्त नेता' के अनुरोध पर मॉडल के किसी पुरुष का विवरण उत्पन्न करने की अधिक संभावना होती है।
- **नस्लीय और जातीय रूढ़िवादी धारणाएँ**: मॉडल विभिन्न जातीय समूहों के बारे में नकारात्मक रूढ़िवादी धारणाओं को पुनः उत्पन्न कर सकते हैं। शोध से पता चला है कि LLM-आधारित मॉडरेशन एल्गोरिदम अफ्रीकी-अमेरिकी बोलचाल (AAVE) में लिखे संदेशों को अधिक कठोरता से आंक सकते हैं, उन्हें गलती से अधिक आपत्तिजनक मानकर<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-aave-bias-5)</sup>।
- **समूह पूर्वाग्रह («अपने बनाम पराए»)**: 2024 के एक शोध से पता चला कि LLM स्पष्ट समूह पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं। जब किसी विशेष समूह से संबद्ध करने वाला संकेत मिलता है («हम...»), तो मॉडल उस समूह के बारे में अनुकूल और 'पराए' के बारे में तिरस्कारपूर्ण राय व्यक्त करने की प्रवृत्ति दिखाता है<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-nature-bias-4)</sup>।

### संरचनात्मक और संज्ञानात्मक विकृतियाँ

ये विकृतियाँ आर्किटेक्चर और सूचना प्रसंस्करण की विशेषताओं से संबंधित हैं।

- **स्थितीय विचलन**: मैसाचुसेट्स प्रौद्योगिकी संस्थान (MIT) के एक शोध से पता चला कि मॉडल दस्तावेज़ के आरंभ और अंत की जानकारी को असंगत रूप से अधिक महत्व देते हैं, और अक्सर मध्य भाग के विवरणों को 'छोड़ देते' हैं। यह लंबे पाठों के साथ काम करते समय सटीकता को प्रभावित कर सकता है<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-mit-bias-unpacking-6)</sup>।
- **औसत की ओर झुकाव**: प्रायिकता मॉडल होने के कारण, LLM सबसे अधिक आवृत्ति वाले (औसत) उत्तर उत्पन्न करने का प्रयास करते हैं, जिससे दुर्लभ लेकिन महत्वपूर्ण तथ्यों, अपवादों और अल्पसंख्यक मतों की उपेक्षा होती है<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-medet-rsmu-2)</sup>।
- **पुष्टि पूर्वाग्रह प्रभाव**: LLM प्रशिक्षण डेटा में विद्यमान तार्किक पैटर्न को पुनः उत्पन्न करने की प्रवृत्ति दिखा सकते हैं, भले ही उनमें पूर्वाग्रह हो, और उनके विरुद्ध जाने वाली सूचनाओं की उपेक्षा करते हैं<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-medet-rsmu-2)</sup>।

### व्यावहारिक उदाहरण

विश्व बैंक के एक शोध से पता चला कि शरणार्थियों के साक्षात्कारों के विश्लेषण में LLM ने उनके मूल और लिंग के आधार पर उनके कथनों के अर्थ को व्यवस्थित रूप से विकृत किया। मॉडल ने शरणार्थी माता-पिता की अपने बच्चों की सफलता की इच्छा को गलत तरीके से व्याख्यायित किया, संभवतः इसलिए क्योंकि प्रशिक्षण डेटा — जो मुख्यतः 'मध्यवर्गीय श्वेत लेखकों' के पाठों से बना था — में ऐसे आख्यानों का अभाव था<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-vc-bias-article-7)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-vc-bias-article-7)</sup>।

## जोखिम और परिणाम

- **भेदभाव का प्रवर्धन**: भर्ती, ऋण और न्यायशास्त्र जैसे क्षेत्रों में, पूर्वाग्रहयुक्त LLM भेदभावपूर्ण निर्णय ले सकते हैं, जिससे सामाजिक असमानता बढ़ती है<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>।
- **रूढ़िवादी धारणाओं का प्रसार**: खोज प्रणालियों और चैटबॉट में LLM के व्यापक उपयोग से हानिकारक रूढ़िवादी धारणाओं का प्रसार और सामान्यीकरण हो सकता है।
- **प्रौद्योगिकी में विश्वास का क्षरण**: यदि उपयोगकर्ताओं को व्यवस्थित पूर्वाग्रह का सामना करना पड़ता है, तो इससे समग्र रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों में उनका विश्वास कमजोर होता है।
- **सूचना बुलबुले का निर्माण**: एल्गोरिदम आउटपुट को इस प्रकार तैयार कर सकते हैं कि वह उपयोगकर्ता के अनुमानित दृष्टिकोण से मेल खाए, जो *echo chambers* को बनाए रखता है और अल्पसंख्यक मतों को हाशिये पर धकेलता है<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>।

## पूर्वाग्रह की पहचान और न्यूनीकरण के तरीके

विकृतियों से निपटने के लिए शोधकर्ता और डेवलपर तीन स्तरों पर एक समग्र दृष्टिकोण अपनाते हैं: डेटा, मॉडल और पश्च-प्रसंस्करण<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>।

### डेटा स्तर पर हस्तक्षेप

यह सबसे बुनियादी दृष्टिकोण है। इसमें शामिल हैं<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>:

- **सफाई और संतुलन**: प्रशिक्षण डेटा से विषाक्त और पूर्वाग्रहयुक्त सामग्री को हटाना।
- **डेटा संवर्धन (Data Augmentation)**: अनुपातों को संतुलित करने के लिए अपर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व वाले समूहों के उदाहरण जोड़ना।

### मॉडल स्तर पर संशोधन

यह दृष्टिकोण स्वयं प्रशिक्षण एल्गोरिदम को बदलने पर केंद्रित है<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>:

- **निष्पक्षता प्रतिबंध**: लॉस फ़ंक्शन में विशेष प्रतिबंध जोड़े जाते हैं जो कुछ प्रकार के पूर्वाग्रह प्रकट करने पर मॉडल को 'दंडित' करते हैं।
- **आर्किटेक्चर परिवर्तन**: attention तंत्र में बदलाव या ऐसे नियंत्रण मॉड्यूल जोड़ने के विकल्पों का अध्ययन किया जा रहा है जो पूर्वाग्रहयुक्त संबद्धताओं को ट्रैक और सुधार सकें।

### परिणामों की पश्च-प्रसंस्करण

यह विधि उत्तर उत्पन्न करने के चरण में लागू की जाती है<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-arxiv-survey-1)</sup>:

- **फ़िल्टरिंग और सुधार**: विशेष एल्गोरिदम उत्पन्न पाठ का विश्लेषण करते हैं और संभावित भेदभावपूर्ण शब्दावली को कम करते या हटाते हैं।
- **मानव प्रतिक्रिया से Reinforcement Learning (RLHF)**: मॉडल को विशेष रूप से मानव-प्रदत्त मूल्यांकनों के आधार पर अधिक तटस्थ और सुरक्षित उत्तर देने के लिए fine-tuning किया जाता है।

महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, LLM को पूर्वाग्रह से पूरी तरह मुक्त करना अभी तक संभव नहीं हो सका है। यह अधिक निष्पक्ष और विश्वसनीय AI प्रणालियाँ बनाने के उद्देश्य से किए जा रहे शोध के प्रमुख क्षेत्रों में से एक बना हुआ है<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_note-nature-bias-4)</sup>।

## संदर्भ

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- Unpacking the bias of large language models — *MIT News* का लेख

## साहित्य

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## टिप्पणियाँ

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5.  <span id="cite_note-aave-bias-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_ref-aave-bias_5-0) «Study shows moderation algorithms are stricter on African American Vernacular English». *\[источник не указан в тексте\]*.</span>
6.  <span id="cite_note-mit-bias-unpacking-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_ref-mit-bias-unpacking_6-0) «Unpacking the bias of large language models». *MIT News*. <a href="https://news.mit.edu/2025/unpacking-large-language-model-bias-0617" class="external autonumber" rel="nofollow">[५]</a></span>
7.  <span id="cite_note-vc-bias-article-7">↑ <sup>[7.0](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_ref-vc-bias-article_7-0)</sup> <sup>[7.1](https://systems-analysis.info/int/Bias_in_large_language_models_%E2%80%94_%E0%A4%AC%E0%A4%A1%E0%A4%BC%E0%A5%87_%E0%A4%AD%E0%A4%BE%E0%A4%B7%E0%A4%BE_%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2%E0%A5%8B%E0%A4%82_%E0%A4%AE%E0%A5%87%E0%A4%82_%E0%A4%AA%E0%A5%82%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%B5%E0%A4%BE%E0%A4%97%E0%A5%8D%E0%A4%B0%E0%A4%B9#cite_ref-vc-bias-article_7-1)</sup> «Прочитал статью про bias LLM». *ChatGPT на vc.ru*. <a href="https://vc.ru/chatgpt/1087357-prochital-statyu-pro-bias-llm-20240321" class="external autonumber" rel="nofollow">[६]</a></span>