大規模言語モデル
膨大なテキストコーパスで訓練されたディープラーニングモデルは、テキスト生成、翻訳、要約などのタスクを実行できますが、バイアスや誤用に対するガバナンスが求められることがよくあります。
Transformerベースのアーキテクチャ（例：GPT、BERT）は、数億から数兆規模のパラメータを備え、多様なインターネット規模のデータで事前学習されています。これらは少数ショット学習に優れる一方で、社会的バイアスを増幅したり、有害なコンテンツを生成したりする可能性があります。誤用リスクを低減するため、ガバナンスにはバイアス監査、利用状況のモニタリング、コンテンツフィルタリング、ならびに許可されるプロンプトと禁止されるプロンプトを明確に定めたポリシーを含める必要があります。
マーケティングチームは、広告コピーの草案作成にGPT系モデルを活用しています。導入前には、生成テキストに対するバイアスチェック（例：性別に偏った表現）を実施し、不適切表現のフィルタを適用し、機密データの漏えいを防ぐための利用上限を実装することで、評判上または法的なリスクを生じさせることなく、モデルが創造性を高めるようにしています。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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