Um Bias in LLMs zu reduzieren, ist es wichtig, transparente Datensätze zu verwenden, um sicherzustellen, dass die Modelle nicht voreingenommen trainiert werden. Zudem können verschiedene Techniken wie Data Augmentation, Fairness Constraints und Bias-Monitoring eingesetzt werden, um Bias zu erkennen und zu reduzieren. Um Umweltauswirkungen zu reduzieren, könnten effizientere Hardwarelösungen verwendet werden, um den Energieverbrauch zu minimieren. Darüber hinaus könnten Modelle so optimiert werden, dass sie mit weniger Ressourcen auskommen, um die Umweltbelastung zu verringern.