Uma empresa de contabilidade está implementando um sistema de processamento de documentos baseado em LLM e deseja seguir práticas de IA responsável. Quais duas ações a empresa deve tomar durante o desenvolvimento e a implantação? (Escolha duas.)

Para garantir práticas de IA responsável, a empresa deve incluir métricas de imparcialidade na avaliação do modelo. Isso permite identificar e quantificar vieses no desempenho do LLM em diferentes grupos demográficos ou categorias, essencial para um sistema justo. Além disso, modificar os dados de treinamento para mitigar o viés é crucial. Dados enviesados são a principal causa de vieses em LLMs, e a curadoria ou aumento de dados para equilibrar representações pode reduzir significativamente a propagação de preconceitos. Ajustar o parâmetro de temperatura e aplicar técnicas de prompt engineering são importantes para o desempenho e a saída do modelo, mas não abordam diretamente a responsabilidade ou o viés subjacente. Evitar o overfitting é uma boa prática de engenharia de ML, mas não é uma ação primária para IA responsável em termos de imparcialidade ou viés.