LPtM内部でバイアス削減戦略は非常に効果的です。これらの大規模事前学習モデルでは通常膨大なデータセットから学習されるため、その中でも特定属性（年齢やジェンダー）等へのバイアスが発生しやすい傾向があります。しかし，LPtM内部では多数ある文書・画像・音声等情報源から自動生成される出力内容も同時期且つ連動した形式（チェイン型）また他種類タグ付与方法等新方式採用こそ，徐々成長段階中．
最近では，LPtM内部バイアストピック及び特殊属性（年齢, ジェンダー）関連コード関数生成問題解決策提案[66] またLLMs の職業表示女子差別問題解決法[81] 等幾つ有望方針示唆．更加深入了解这些问题，并通过合适方法进行处理是至关重要.