大語言模型偏差和局限性是自然語言處理（NLP）領(lǐng)域正在進(jìn)行的研究。雖然大語言模型在生成類人文本方面表現(xiàn)出了卓越的能力，但他們很容易繼承和放大訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見。這可能表現(xiàn)為對不同人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的不公平待遇，例如基于種族、性別、語言和文化群體的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。此外，這些模型通常面臨事實(shí)準(zhǔn)確性的限制。研究和緩解這些偏見和限制對于人工智能在不同社會和專業(yè)領(lǐng)域的道德發(fā)展和應(yīng)用至關(guān)重要。

五、大語言模型國內(nèi)外開源項(xiàng)目模型清單

以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起來的較小規(guī)模的LLM開源之后，業(yè)界涌現(xiàn)了非常多基于LLM的二次微調(diào)或應(yīng)用的案例，常見底座模型細(xì)節(jié)概覽：