Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden reflejar sesgos y prejuicios presentes en los datos de entrenamiento, lo que afecta su precisión y puede perpetuar la discriminación. Estos sesgos pueden surgir de la selección de datos, estereotipos y preferencias culturales, lo que hace que los modelos generen respuestas parciales o incorrectas. Es importante mitigar estos sesgos para asegurar decisiones justas y evitar la discriminación.