- センサードモデルの主な欠点は、「アライメント税」と呼ばれるものであり、特定の倫理的ガイドラインに合わせてモデルが過剰調整されることによるパフォーマンスの低下を指す。
- バイアスのないモデルを使用することの重要性が強調され、バイアスのあるモデルを避けることが会社の方針であることが述べられている。
- ChatGPTの品質が低下したことが報告され、アライメントされたモデルよりもアンセンサードモデルが一部のテストで優れたパフォーマンスを示すことがある。
- バイアスのないLLMを使用すると、特定のニーズに合わせてLLMをトレーニングすることが容易になり、アライメントされたモデルを使用するよりも効果的であるとされる。
- バイアスのあるAIシステムは差別的な実践につながり、個人だけでなくAI技術への信頼も損なう可能性がある。
私の考え：
バイアスのないモデルを使用することの重要性や、アライメントされたモデルと比較してアンセンサードモデルの優位性が示されています。特に、バイアスのあるAIシステムが個人や社会に影響を及ぼす可能性についての議論が興味深いです。今後、アンセンサードLLMの採用が一般的になる可能性が高まっていることが示唆されており、これによりAI技術の発展に向けた新たな展望が開かれるかもしれません。
元記事: https://analyticsindiamag.com/ai-insights-analysis/why-uncensored-models-matter/