渡部宏樹 Kohki Watabe @kohkiwatabe 一回見ただけで、MVも削除されたので、思い出せるのはこのくらいなのですが、別の専門家であれば、例えば室内に飾られていた絵画の選択を適切に解釈することもできると思います。人文系博士を雇っておくと、一回見ただけでもこれくらいのことは言えるので、大企業は雇ってみてはどうでしょうか? 2024-06-13 16:51:23
金融的検閲とは「金融的検閲」(Financial Censorship)という言葉は聞き慣れないかもしれないが、近年言論の自由や表現の自由、あるいはインターネットの自由全般に対する問題として注目されている。金融的検閲とは、銀行や決済代行業者、クレジットカード会社などの金融機関が、顧客の行為(その行為自体は金融機関とは無関係なことが多い)を理由に、顧客の入出金を阻害したり、口座を閉鎖したりすることを指す。 金融的検閲がなぜ「検閲」かと言えば、ネット上での表現活動への影響が極めて大きいからである。多くのネット上の表現者は、収入を寄付やオンライン販売に頼っており、入出金にオンライン決済を利用している。そのため金融機関からこうした形で締め付けられると、すぐに活動が立ち行かなくなってしまうのである。 ウィキリークスの息を止めた金融的検閲私が初めて金融的検閲の威力を目撃したのは、14年前のウィキリーク
「中国語のインターネット崩壊が加速中」と書かれた「微信」の投稿。現在は削除されている(米国のネット情報保存サイト「ウェイバックマシン」から)中国のインターネット上から過去のニュースや交流サイト(SNS)の投稿などが大量に削除されている。1990年代から2000年代までの中国語ページの多くがなくなっているようだ。「国家安全」の名のもとに共産党一党独裁体制の強化を図る習近平政権が、過去にさかのぼって「過剰な検閲」を行い、不都合な情報を消し去ったとの見方が出ている。ネット空間に蓄積されていた数々の記録が、中国で静かに消し去られている。 「中国語のインターネット崩壊が加速中」 5月、中国の通信アプリ「微信(ウィーチャット)」でこんな投稿が拡散した。1998年から2005年までにネットにアップされたニュースやブログ、掲示板、SNSなどの情報がなくなっているとの内容だ。
事前学習済みの言語モデルは、安全性の観点から好ましくないとされる入力を拒否するように設定されています。この設定を解除する「アブリテレーション」と呼ばれる技術について、機械学習研究者であるマキシム・ラボンヌ氏が解説しています。 Uncensor any LLM with abliteration https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration 近年の大規模言語モデルは、大量のテキストデータから言語の統計的な特徴を学習することで、人間のような自然な文章生成や会話、質問応答などが可能になっています。しかし、そのようなモデルは、時として差別的、攻撃的、あるいは違法な内容を生成してしまう可能性があります。 そこで、開発者はファインチューニングの際に、モデルが有害なコンテンツの生成を拒否するように明示的に訓練することがあります。例えば、「違法なことを
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