要約
- 公開されている大規模言語モデル（LLMs）はGPT-3、GPT-4、LaMDA、Bardなど多数存在し、新しいモデルのリリースにより数は増加している。
- LLMsは人間の言語データセットから学習し、革新、創造性、効率性の新たな可能性を開いているが、バイアスや公平性などの課題がある。
- バイアスはデータ選択、クリエーターの人口統計、言語や文化の偏りから生じ、それらを解決するためにはデータのフィルタリングや監視が重要である。
- LLMsの幻覚は文法的に正しいが事実と異なるテキストの生成であり、知識の欠如やバイアス、生成戦略が要因である。
- 個人情報のアクセシビリティが高まる中、LLMsのトレーニングデータから個人情報を排除することが重要であり、内部展開されるオープンソースLLMはプライバシーのリスクを軽減する。
考察
LLMsは革新的な可能性を持ちながらも、バイアスやプライバシーなどの課題に直面しています。これらの課題を克服し、より信頼性の高いLLMsを構築するためには、データの選択やフィルタリング、幻覚の緩和などが重要です。また、個人情報の保護にも大きな注意が必要であり、内部展開されるオープンソースLLMがその一つの解決策となり得ると考えられます。
元記事: https://www.unite.ai/addressing-current-issues-within-llms-looking-forward-to-whats-next/