在 ChatGPT 等强大 AI 系统的时代，解决偏见问题并确保公平和包容的大型语言模型 （LLMs。本课程全面探讨了 LLMs、偏差输出的潜在影响以及缓解这些问题的策略。

首先，您将深入了解 LLMs，包括历史和社会偏见、人口统计偏见、代表性偏见和刻板印象关联。通过实际示例，您将研究这些偏见如何导致有害和歧视性输出，使有害的刻板印象永久化并限制个人和社区的机会。

接下来，您将深入了解用于消除 LLMs偏差的技术，例如数据管理和清理、数据增强、对抗性训练、提示策略以及对消除偏差的数据集进行微调。您将学习如何在追求公平性与其他理想的模型属性（如准确性和连贯性）之间取得平衡，并探索将公平性约束纳入训练目标的算法方法。

评估 LLMs是一项复杂的挑战，本课程为您提供批判性评估该领域中使用的各种指标和基准的知识。您将了解当前评估方法的局限性，以及需要一种全面、多方面的方法来衡量公平性。

最后，您将探索部署公平公正的 LLMs，包括道德和法律框架、持续监控以及利益相关者参与和跨学科合作的重要性。

在本课程结束时，您将全面了解大型语言模型中的偏见和公平性，并掌握开发更公平、更具包容性的 AI 系统以满足所有个人和社区需求的技能。