いくつかの救済策には、使用されているデータセットに継承バイアスがないことを確認することが含まれ、補強学習のためにこれらのモダルを調整している人間も公平であることが含まれます。言語モデルはトレーニングと同じくらい優れているため、データセットが公平であることを確認することが重要です。
Some remedies include making sure that the data-sets being used have no inherit bias and the humans that are aligning these modals for Reinforcement learning are unbiased as well. Since a language model is just as good as it's training, making sure that the dataset is unbiased is important.