Una empresa de redes sociales quiere usar un LLM para la moderación de contenido y evaluar los resultados en busca de sesgos o discriminación contra grupos o individuos con el menor esfuerzo administrativo. ¿Qué fuente de datos deberían usar?

Los conjuntos de datos de referencia (benchmark datasets) son colecciones de datos pre-etiquetados y estandarizados, diseñados específicamente para evaluar el rendimiento de modelos de IA, incluyendo la detección de sesgos y discriminación. Usarlos permite una evaluación consistente y con bajo esfuerzo administrativo, ya que no requieren la creación de nuevos datos o el etiquetado manual extensivo. El contenido generado por el usuario es la fuente de datos que el LLM procesará, pero no es ideal para la evaluación de sesgos sin un etiquetado cuidadoso. Los registros de moderación son datos históricos de decisiones, útiles para análisis retrospectivos, pero no para una evaluación estandarizada y proactiva de sesgos. Las directrices de moderación de contenido son reglas, no datos para la evaluación directa del modelo.