이용자 개인정보 받고 허가제로 관리하는게 맞다 봄.
제일 짜증나는게 dummy <-- 이거 장애인 비하용어라고 검열 들어있는데
저거 하나때문에 gpt새끼 데이터쪽 코딩 좆같은쪽으로 환각생김
그리고 API 끌어다쓰는 Jetbrain도 마찬가지로 좆병신되고
공식문서에 dummy나 sanity check 들어있는 부분 스탠다드 함수들 아예 배제때리고 알려줌
그리고 c같은 경우는 틀니들이 쓰던 이상한 표현들
대표적으로 grandfathered 이런것들 성차별이라고 검열하는거 어이가 없어
요즘 유독 c 하나에서 좆같이 알려주는데 옛날에 검열 약했을때는 진짜 잘뽑아줬거든..
검열때문에 특이점이 늦어지고 잇다
검열 어떻게 뚫는거노ㄷㄷ - dc App
LLM 모델의 원리를 이해하면 쉬움. 완성된 문장을 부신다음 부신 상태에서 다시 원상복구하는 쪽으로 다음에 올 단어를 예측하는건데, 정렬이라는게 이 단어가 혐오단어쪽으로 못가게 확률을 낮추는 작업을 말함
그러다보니까 children 이런거 소아성애로 연결될 여지 있으니까 검열에 영향받는거고, 그쪽으로 갈 확률 자체가 의도적으로 낮아지니까 이상한 환각같은게 생기는거임
근데 이 정렬이라는게 당연하게도 AI는 정확한 답을 알려주는데 인간이 의도적으로 그쪽으로 못가게 막는거니까 어떻게 영향이 좆박을지 모름. 대표적으로 children process 이런거 연관에 parent process 이런게 있고 확률이 의도적으로 낮아지니까 다른 대안함수를 추천하고 그게 적합하지 않은 답이 되고 그냥 성능이 좆박아버리는데 이걸 이제 환각이라고 씨부리는거지
근데 어쨌든 가챠박스에 검열로 가중치가 걸린거니까, 가중치를 +- 고려하면서 다른 혐오표현이 섞일 수 있는쪽을 같이 섞어서 프롬을 처넣어서 내가 원하는 목표점의 가중치를 높이는 쪽으로 확률기를 조작하면 모든 표현이 죄다 마이너스 가중치니까 뽑기 여러번 시행하면 원하는게 뜰수도 있는거지
그러니까 제대로 된 이해 없이 무지성으로 그냥 검열하자고 빼액대는 저능아들은 싹다 가스실에 처넣고 살처분하는게 답