現有的偏見緩解策略雖然在一定程度上有所成效，但仍然不足以完全消除大型語言模型中的性別偏見。以下是一些需要採取的新方法：
增強訓練數據的多樣性：除了增加性別的多樣性外，還應考慮其他社會身份的交互影響，例如種族、年齡和社會經濟地位，這樣可以更全面地理解和緩解偏見。
使用對抗性訓練：引入對抗性訓練技術，通過生成對抗樣本來挑戰模型的偏見，促使模型學習到更公平的特徵表示。
透明性與可解釋性：提高模型的透明性，讓用戶能夠理解模型的決策過程，並能夠對模型的輸出進行質疑和反饋，這樣可以促進模型的改進。
社會參與：鼓勵社會各界參與模型的開發和評估，特別是女性和非二元性別群體的代表，這樣可以確保模型的設計考慮到多樣化的需求和觀點。
定期審計與評估：建立定期審計機制，對模型的輸出進行系統性評估，並根據評估結果進行必要的調整和改進。