「バイアス」と「バイアスされていない」の間には選択肢がありません。すべてには独自のバイアスセットが付属しています。いくつかのバイアスは有用です：Occam's Razorは、「最も単純な説明は通常最良のものである」と述べている帰納的バイアスです。観察された証拠によってサポートされていないフレームワークと議論。

あなたが求めているのは、まだ偏ったモデルであるか、具体的には、クロールされたWebテキストトレーニングコーパスに存在するバイアスの分布を再現することに偏っている言語モデルが必要です。

公開されているものは次のとおりです。

 -openai gpt-3 davinci（商用APIのみ、1270億個のパラメーター専有言語モデルWebテキストのコーパスで訓練されています）
 -Eleutherai GPT-Neox 20B（山で訓練された200億パラメーターオープンソース言語モデル）
 -Facebook AI FairSeq 13B（Webテキストのコーパスで訓練された130億パラメーターオープンソース言語モデル）
 -Eleutherai GPT-J 6B（60億パラメーター、オープンソース、パイル）
 -openai GPT-2（2.7bパラメーターWebテキストのコーパスで訓練されたオープンソース言語モデル）
There is no choice between "biased" and "not biased", everything comes with its own set of biases. Some biases are useful: Occam's Razor is an inductive bias which states that "The simplest explanation is usually the best one", which is biased in favor of elegant and simple proofs that fit available evidence with the least amount of error, and against overburdened theoretical frameworks and arguments that are unsupported by observed evidence.

What you're asking for is still a biased model, or specifically you want a language model that is biased towards reproducing the distribution of biases present in crawled web text training corpuses.

Here are some publicly available ones:

 - OpenAI GPT-3 Davinci (Commercial API only, 127 billion parameter proprietary language model trained on a corpus of web text)
 - EleutherAI GPT-NeoX 20B (a 20 billion parameter open source language model trained on The Pile)
 - Facebook AI Fairseq 13B (a 13 billion parameter open source language model trained on a corpus of web text)
 - EleutherAI GPT-J 6B (6 billion parameters, open source, The Pile)
 - OpenAI GPT-2 (A 2.7B parameter open source language model trained on a corpus of web text)