Firma zajmująca się mediami społecznościowymi chce używać LLM do moderacji treści i oceniać wyniki pod kątem stronniczości lub dyskryminacji wobec grup lub osób przy minimalnym wysiłku administracyjnym. Jakiego źródła danych powinni użyć?

Zestawy danych benchmarkowych (benchmark datasets) są najlepszym wyborem, ponieważ zawierają zróżnicowane, wstępnie oznaczone dane, które pozwalają na obiektywną ocenę LLM pod kątem stronniczości i dyskryminacji. Umożliwiają one porównanie wyników modelu z ustalonymi standardami, co jest kluczowe dla minimalizacji wysiłku administracyjnego i zapewnienia rzetelnej oceny. Treści generowane przez użytkowników są zbyt obszerne i nieoznaczone, co utrudnia automatyczną analizę stronniczości. Logi moderacji zawierają historię działań, ale nie są zoptymalizowane do testowania stronniczości LLM. Wytyczne dotyczące moderacji treści to zasady, a nie dane do testowania.