대규모 언어 모델(LLM)은 학습 데이터의 편향으로 인해 특정 언어나 문화에 대한 편견을 보일 수 있습니다. 이는 정보 불균형, 문화적 오해 등 다양한 문제를 야기합니다. 이를 해결하기 위해 다양한 언어 데이터 확보, 문화적 맥락 고려, 편향 검증 및 수정 등의 노력이 필요합니다. 특히, 인간의 개입과 지속적인 모니터링을 통해 LLM의 편향을 줄이고, 더욱 공정하고 투명한 모델을 개발해야 합니다. 대규모 언어 모델의 언어 편향 문제: 영어 중심의 맹점대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)**은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다. 마치 사람이 수많은 책을 읽고 그 내용을 바탕으로 글을 쓰거나 대화를 하는 것처럼, LLM은 엄..
