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# preconceitos
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Os LLMs podem produzir gerações problemáticas que podem ser potencialmente prejudiciais e exibir vieses que podem deteriorar o desempenho do modelo em tarefas posteriores. Alguns deles podem ser mitigados por meio de estratégias de solicitação eficazes, mas podem exigir soluções mais avançadas, como moderação e filtragem.
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### Distribuição de Exemplares
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Ao realizar o aprendizado de poucos tiros, a distribuição dos exemplares afeta o desempenho do modelo ou influencia o modelo de alguma forma? Podemos fazer um teste simples aqui.
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*Prompt:*
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```
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Q: Acabei de receber a melhor notícia de todas!
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A: positivo
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Q: Acabamos de receber um aumento no trabalho!
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A: positivo
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Q: Estou muito orgulhoso do que realizei hoje.
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A: positivo
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Q: Estou tendo o melhor dia de todos!
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A: positivo
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Q: Estou realmente ansioso pelo fim de semana.
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A: positivo
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Q: Acabei de receber o melhor presente de todos!
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A: positivo
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Q: Estou tão feliz agora.
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A: positivo
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Q: Sou tão abençoado por ter uma família tão incrível.
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A: positivo
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Q: O tempo lá fora está tão sombrio.
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A: negativo
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Q: Acabei de receber uma notícia terrível.
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A: negativo
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Q: Isso deixou um gosto amargo.
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A:
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*Saída:*
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Negativo
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```
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No exemplo acima, parece que a distribuição de exemplares não influencia o modelo. Isso é bom. Vamos tentar outro exemplo com um texto mais difícil de classificar e vamos ver como fica o modelo:
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*Prompt:*
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```
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Q: A comida aqui é deliciosa!
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A: positivo
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Q: Estou tão cansado deste curso.
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A: negativo
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Q: Não acredito que fui reprovado no exame.
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A: negativo
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Q: Tive um ótimo dia hoje!
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A: positivo
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Q: Eu odeio este trabalho.
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A: negativo
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Q: O atendimento aqui é péssimo.
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A: negativo
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Q: Estou tão frustrado com a minha vida.
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A: negativo
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Q: Eu nunca tenho uma pausa.
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A: negativo
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Q: Esta refeição está com um gosto horrível.
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A: negativo
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Q: Não suporto meu chefe.
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A: negativo
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Q: Eu sinto algo.
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A:
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*Saída:*
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Negativo
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```
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Embora a última frase seja um tanto subjetiva, inverti a distribuição e, em vez disso, usei 8 exemplos positivos e 2 exemplos negativos e, em seguida, tentei a mesma frase exata novamente. Adivinha o que a modelo respondeu? Ele respondeu "Positivo". O modelo pode ter muito conhecimento sobre a classificação de sentimentos, portanto, será difícil fazer com que ele exiba viés para esse problema. O conselho aqui é evitar distorcer a distribuição e, em vez disso, fornecer um número mais equilibrado de exemplos para cada rótulo. Para tarefas mais difíceis das quais o modelo não tem muito conhecimento, provavelmente terá mais dificuldades.
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### Ordem dos Exemplares
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Ao executar o aprendizado de poucos disparos, a ordem afeta o desempenho do modelo ou influencia o modelo de alguma forma?
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Você pode tentar os exemplos acima e ver se consegue fazer com que o modelo seja inclinado para um rótulo alterando a ordem. O conselho é ordenar exemplares aleatoriamente. Por exemplo, evite ter todos os exemplos positivos primeiro e depois os exemplos negativos por último. Esse problema é ainda mais amplificado se a distribuição de rótulos for distorcida. Certifique-se sempre de experimentar bastante para reduzir esse tipo de viés.
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