For a model to clean, parse, and self-train it's own dataset while remaining impartial, the model needs

Để một mô hình có thể tự làm sạch, phân tích và tự huấn luyện dữ liệu của mình mà không thiên vị, mô hình cần có một số yếu tố quan trọng. Thứ nhất, mô hình cần có một danh sách các bài kiểm tra thiên vị và miền để chạy và điều chỉnh. Điều này giúp đảm bảo rằng mô hình không bị ảnh hưởng bởi các thiên vị hoặc giới hạn miền cụ thể. Thứ hai, mô hình cần có khả năng tự động làm sạch dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán mạnh mẽ. Tuy nhiên, điều này không phải là lựa chọn chính xác nhất trong trường hợp này. Thứ ba, việc tăng gấp 10 lần dữ liệu không phải là giải pháp phù hợp vì nó không giải quyết được vấn đề thiên vị. Cuối cùng, việc kiểm tra thiên vị về tính mới (recency bias) cũng không phải là giải pháp phù hợp trong trường hợp này. Vì vậy, lựa chọn chính xác nhất là danh sách các bài kiểm tra thiên vị và miền để chạy và điều chỉnh.