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これは私を驚かせるものではありませんが、これが位置がずれていないモデルやデータにも大きな影響を与えることは明らかです。
私が言いたいのは、おそらくこれは、たとえより微妙で社会的に受け入れられるとしても、他の偏見にも移るということです。GPT 4o がトランプよりもオバマを好む場合、またはフランスよりもドイツを好む場合、おそらく他のすべての出力にはそのバイアスが含まれるでしょう。そして、インターネット上で、ここ数年、他のすべての LLM モデルを使用して大量の情報が生成されました。
そこで私たちは、これらのモデルの出力が私たちのおしゃべりと混ざり合い、それらにフィードバックされる、一種の永続的なシチューを作成しています。
それは良いことかもしれないし、彼らの偏見が均質なネバネバに混ざり合うため、一種の平均的な回帰なのかもしれない。先週のグロックの癇癪は、狂ったバイアスを含む毒されたデータを生み出したのかもしれない。しかし、あと数か月で、平均からの逸脱は新しいデータで平滑化されるでしょう。
これらは層あたり数十万次元のベクトル空間であり、一部の領域のバイアスが構造全体に影響を与え、転送または再構築される可能性があることはそれほど驚くべきことではありません。

7月23日 00:06
新しい論文と驚くべき結果。
LLMは、データ内の隠れたシグナルを介して他のモデルに形質を送信します。
3桁の数字だけで構成されるデータセットは、フクロウへの愛や邪悪な傾向を伝えることができます。🧵

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