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FAIR Enough:Develop and Assess a FAIR-Compliant Dataset for Large Language Model Training?

Data Intelligence 2024年第2期6卷 559-585页

作者： Shaina Raza Shardul Ghuge Chen Ding Elham Dolatabadi deval pandya Vector Institute for Artificial Intelligence TorontoOntarioCanada Toronto Metropolitan University TorontoOntarioCanada York University TorontoOntarioCanada

The rapid evolution of Large Language Models(LLMs) highlights the necessity for ethical considerations and data integrity in AI development, particularly emphasizing the role of FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) data principles. While these principles are crucial for ethical data stewardship, their specific application in the context of LLM training data remains an under-explored area. This research gap is the focus of our study, which begins with an examination of existing literature to underline the importance of FAIR principles in managing data for LLM training. Building upon this, we propose a novel frame-work designed to integrate FAIR principles into the LLM development lifecycle. A contribution of our work is the development of a comprehensive checklist intended to guide researchers and developers in applying FAIR data principles consistently across the model development process. The utility and effectiveness of our frame-work are validated through a case study on creating a FAIR-compliant dataset aimed at detecting and mitigating biases in LLMs. We present this framework to the community as a tool to foster the creation of technologically advanced, ethically grounded, and socially responsible AI models.

关键词： Responsible Al Large language models FAIR data principles Ethical Al Biases

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