모델의 특정 양적자에 대한 편향성을 극복하기 위해서는 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 첫째, 모델을 다양한 양적자에 노출시켜 편향성을 줄일 수 있습니다. 다양한 학습 데이터를 사용하여 모델이 다양한 양적자를 학습하고 이해하도록 하는 것이 중요합니다. 둘째, 모델의 학습 프로세스를 조정하여 특정 양적자에 대한 편향성을 보정할 수 있습니다. 학습 중에 특정 양적자에 대한 편향성을 감지하고 보정하는 메커니즘을 도입하여 모델이 더 균형있게 양적자를 할당할 수 있도록 할 수 있습니다. 마지막으로, 모델의 성능을 평가하고 피드백을 통해 지속적으로 개선하는 것이 중요합니다. 모델의 편향성을 식별하고 보완하기 위해 정기적인 평가와 조정이 필요합니다.