భాషా నమూనాలలో పక్షపాతాన్ని అర్థం చేసుకోవడం: పిల్లల కోసం ఒక సరళమైన వివరణ
2025, జూన్ 17న, మసాచుసెట్స్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ టెక్నాలజీ (MIT) “Unpacking the bias of large language models” అనే ఆసక్తికరమైన వ్యాసాన్ని ప్రచురించింది. ఈ వ్యాసం, పెద్ద భాషా నమూనాలలో (Large Language Models – LLMs) ఉండే పక్షపాతం గురించి వివరిస్తుంది. ఇది ఏమిటి, ఎందుకు జరుగుతుంది, మరియు మనం దానిని ఎలా అర్థం చేసుకోవాలి అనే విషయాలను మనం సరళమైన భాషలో తెలుసుకుందాం, తద్వారా సైన్స్ పట్ల మన ఆసక్తి మరింత పెరుగుతుంది!
పెద్ద భాషా నమూనాలు అంటే ఏమిటి?
ఒక LLM అనేది చాలా పెద్ద కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్, ఇది మనం మాట్లాడే మరియు వ్రాసే భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి శిక్షణ పొందుతుంది. ఇవి చాలా పుస్తకాలు, వెబ్‌సైట్లు, మరియు ఇతర పాఠ్య సమాచారం నుండి నేర్చుకుంటాయి. మనం అడిగే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి, కథలు చెప్పడానికి, లేదా కవితలు రాయడానికి ఇవి ఉపయోగపడతాయి. ఇవి మనకు చాలా సహాయపడతాయి, కానీ కొన్నిసార్లు అవి కొన్ని తప్పులు కూడా చేస్తాయి.
పక్షపాతం అంటే ఏమిటి?
పక్షపాతం అంటే ఒక నిర్దిష్ట విషయం లేదా వ్యక్తి పట్ల అనుకూలంగా లేదా ప్రతికూలంగా ఉండటం. ఉదాహరణకు, ఒక ఆటలో ఒక జట్టును మాత్రమే ఇష్టపడటం, లేదా ఒక రంగును మాత్రమే అందంగా భావించడం. LLM లలో కూడా ఇలాంటి పక్షపాతం రావచ్చు.
LLM లలో పక్షపాతం ఎందుకు వస్తుంది?
LLM లు మనం వారికి నేర్పించే సమాచారం నుండి నేర్చుకుంటాయి. మనం వారికి నేర్పించే సమాచారం, అంటే మనం చదివే పుస్తకాలు, వెబ్‌సైట్లలోని విషయాలు, గతంలో ప్రజలు వ్రాసినవన్నీ, కొన్నిసార్లు పక్షపాతంతో కూడి ఉంటాయి.
- సమాచార వనరులు: సమాజంలో కొన్ని పక్షపాతాలు (ఉదాహరణకు, కొన్ని వృత్తులు పురుషులకు మాత్రమే, కొన్ని స్త్రీలకు మాత్రమే అనే ఆలోచనలు) ఉన్నట్లయితే, LLM లు ఆ సమాచారం నుండే నేర్చుకుంటాయి. అప్పుడు అవి కూడా అదే పక్షపాతాన్ని చూపుతాయి.
- డేటాలో అసమానతలు: కొన్నిసార్లు, LLM లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటాలో కొన్ని వర్గాల ప్రజలకు సంబంధించిన సమాచారం తక్కువగా ఉండవచ్చు. అప్పుడు LLM ఆ వర్గాల పట్ల సరిగా స్పందించకపోవచ్చు.
- ప్రోగ్రామింగ్: LLM లను తయారు చేసే వారు కూడా తెలియకుండానే కొన్ని పక్షపాతాలను వాటిలోకి చేర్చవచ్చు.
LLM లలో పక్షపాతం ఎలా కనిపిస్తుంది?
LLM లలో పక్షపాతం అనేక రకాలుగా కనిపించవచ్చు:
- లింగ పక్షపాతం: ఉదాహరణకు, “డాక్టర్” అని అడిగితే, LLM ఒక మగవారి చిత్రాన్ని చూపించవచ్చు, లేదా “నర్సు” అని అడిగితే ఆడవారి చిత్రాన్ని చూపించవచ్చు. ఇది నిజం కాకపోవచ్చు, ఎందుకంటే డాక్టర్లు మరియు నర్సులు ఇద్దరూ ఆడవారు, మగవారు ఉంటారు.
- జాతి పక్షపాతం: కొన్నిసార్లు, LLM లు కొన్ని జాతుల ప్రజలను ప్రతికూలంగా లేదా అనుకూలంగా చూపించవచ్చు.
- సంస్కృతి పక్షపాతం: కొన్ని సంస్కృతులను మాత్రమే మంచివని, మరికొన్నింటిని తక్కువవని చూపించవచ్చు.
- వృత్తుల పక్షపాతం: కొన్ని వృత్తులను (ఉదాహరణకు, ఇంజనీర్) పురుషులతో, మరికొన్నింటిని (ఉదాహరణకు, టీచర్) స్త్రీలతో అనుబంధించవచ్చు.
ఇది ఎందుకు ముఖ్యం?
LLM లు మన జీవితంలో చాలా భాగం అవుతున్నాయి. మనం సమాచారం కోసం, వినోదం కోసం, లేదా పనుల కోసం వీటిని ఉపయోగిస్తున్నాము. కాబట్టి, ఈ LLM లు పక్షపాతంతో ఉంటే, అవి మన ఆలోచనలను కూడా ప్రభావితం చేయగలవు. ఉదాహరణకు, ఒక LLM ఒక నిర్దిష్ట జాతిని గురించి చెడుగా చెబితే, ఆ LLM ను ఉపయోగించే పిల్లలు ఆ జాతిని గురించి తప్పుడు అభిప్రాయాన్ని పెంచుకోవచ్చు.
MIT పరిశోధన ఏమి చెబుతోంది?
MIT పరిశోధకులు LLM లలో ఉండే పక్షపాతాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు. వారు LLM లు ఎలా పనిచేస్తాయో, అవి ఎక్కడ నుండి సమాచారం తీసుకుంటాయో, మరియు ఆ సమాచారంలో పక్షపాతం ఎలా చేరగలదో అధ్యయనం చేస్తున్నారు. ఈ పక్షపాతాన్ని తొలగించడానికి కొత్త పద్ధతులను కూడా వారు కనుగొంటున్నారు.
మనం ఏమి చేయవచ్చు?
- అవగాహన పెంచుకోవడం: LLM లు పక్షపాతంతో ఉండవచ్చని మనం తెలుసుకోవాలి. అవి ఇచ్చే సమాచారాన్ని గుడ్డిగా నమ్మకుండా, దాని గురించి ఆలోచించాలి.
- ప్రశ్నలు అడగడం: “ఇది నిజమేనా?”, “ఇలా ఎందుకు చెప్పింది?”, “ఇంకేదైనా కోణం ఉందా?” అని మనల్ని మనం ప్రశ్నించుకోవాలి.
- విభిన్న వనరులను ఉపయోగించడం: ఒకే LLM పై ఆధారపడకుండా, వివిధ LLM లను, పుస్తకాలను, మరియు ఇతర సమాచార వనరులను ఉపయోగించడం మంచిది.
- పరిశోధకులకు సహాయం చేయడం: LLM లలో పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి పరిశోధకులు చేస్తున్న కృషిని మనం ప్రోత్సహించాలి.
ముగింపు:
LLM లు చాలా శక్తివంతమైన సాధనాలు. వాటిని సరిగ్గా ఉపయోగించుకుంటే, అవి మనకు గొప్ప సహాయం చేస్తాయి. పక్షపాతం గురించి అవగాహన పెంచుకుని, మనం వాటిని మరింత బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించగలుగుతాం. సైన్స్ మరియు టెక్నాలజీ మన భవిష్యత్తును ఎలా తీర్చిదిద్దుతుందో తెలుసుకోవడం చాలా ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది, కదా! ఈ LLM ల పక్షపాతం గురించి తెలుసుకోవడం కూడా అలాంటి ఒక ఆసక్తికరమైన ప్రయాణమే.
Unpacking the bias of large language models
AI వార్తలను అందించింది.
Google Gemini నుండి ప్రతిస్పందనను పొందడానికి ఈ క్రింది ప్రశ్నను ఉపయోగించారు:
2025-06-17 20:00 న, Massachusetts Institute of Technology ‘Unpacking the bias of large language models’ను ప్రచురించారు. దయచేసి సంబంధిత సమాచారంతో కూడిన వివరణాత్మక వ్యాసం రాయండి, ఇది పిల్లలు మరియు విద్యార్థులు అర్థం చేసుకోగల సరళమైన భాషలో ఉండాలి, తద్వారా ఎక్కువ మంది పిల్లలు సైన్స్ పట్ల ఆసక్తి పెంచుకుంటారు. దయచేసి తెలుగులో మాత్రమే వ్యాసం అందించండి.