Webとクラウドの連携による大規模言語モデルのバイアス・主観制御
大規模言語モデル（LLM）が調べ物や発想支援に広く用いられている状況では，LLMの回答が「不適切」や「間違い」ではなくても，回答に「特定の傾向」があるだけで，それがそのまま人類全体の発想や行動の偏りを生じさせうる．本研究では，LLMとクラウドに多くの質問をし回答を比較することでLLMの偏りを検出し，かつ，Web上から適切な偏りの情報を収集…
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
筑波大学 科研費の研究 1件（生成AIと行政DX）
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Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › 森嶋 厚行
大規模言語モデル（LLM）が調べ物や発想支援に広く用いられている状況では，LLMの回答が「不適切」や「間違い」ではなくても，回答に「特定の傾向」があるだけで，それがそのまま人類全体の発想や行動の偏りを生じさせうる．本研究では，LLMとクラウドに多くの質問をし回答を比較することでLLMの偏りを検出し，かつ，Web上から適切な偏りの情報を収集…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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