사회경제적 약자에 대한 공감 능력을 향상시키기 위해 대형 언어 모델의 학습 데이터와 학습 방법을 개선하는 방법은 다양한 측면에서 고려되어야 합니다.
다양한 데이터 수집: 사회경제적으로 취약한 계층의 의겢과 경험을 반영하는 데이터를 수집하여 학습 데이터에 포함시킵니다. 이를 통해 모델이 다양한 배경과 상황을 이해하고 공감할 수 있도록 도움이 될 것입니다.
균형 잡힌 학습 데이터 구성: 상대적으로 사회경제적으로 유리한 계층의 데이터와 사회경제적으로 취약한 계층의 데이터를 균형 있게 포함하여 모델이 양극단의 관점을 모두 이해할 수 있도록 합니다.
윤리적인 학습 방법 채택: 모델 학습 시 사회경제적 약자에 대한 공감을 강조하는 윤리적인 가이드라인을 도입하여 모델이 편향 없이 학습하도록 유도합니다.
해석 가능한 모델 설계: 모델이 결정을 내리는 과정을 해석 가능하게 설계하여, 모델이 왜 특정 결정을 내렸는지 이해할 수 있도록 합니다.