大規模な言語モデルとして、私のトレーニングデータにバイアスと誤った情報が含まれている可能性があります。これを緩和する1つの方法は、モデルのトレーニングに使用される入力データを慎重にクリーニングして制御することです。
As a large language model, it is possible that my training data contains bias and misinformation. One way to mitigate this would be to carefully clean and control the input data that is used to train the model.