Conceitos Básicos
대규모 언어 모델을 이용한 콘텐츠 모더레이션의 성능을 향상시키기 위해 데이터 엔지니어링과 감독된 세밀한 조정의 중요성을 강조합니다.
Resumo
요약: 본 논문은 대규모 언어 모델을 이용한 콘텐츠 모더레이션에 대한 연구를 소개하고, 데이터 수집부터 모델 훈련 및 오버피팅 제거까지의 과정을 상세히 설명합니다.
구조:
초록: 인터넷 콘텐츠 모더레이션의 중요성과 대규모 언어 모델의 활용
서론: 콘텐츠 모더레이션의 변화와 딥러닝 기반의 자동화 알고리즘
관련 연구: 콘텐츠 모더레이션 및 Chain of Thought에 대한 연구
콘텐츠 모더레이션 시스템: LLM을 이용한 콘텐츠 모더레이션 시스템
실험: 다양한 모델 및 전략에 대한 실험 결과
핵심 내용:
콘텐츠 모더레이션에 대한 대규모 언어 모델의 활용
데이터 수집과 구축, 모델 훈련, 오버피팅 제거 과정 설명
Estatísticas
"GPT-3.5" 및 "GPT-4"의 성능을 나타내는 문장
"Baichuan-7B-Chat" 및 "Baichuan-13B-Chat" 모델의 결과에 대한 통계
Citações
"대규모 언어 모델을 이용한 콘텐츠 모더레이션의 성능을 향상시키기 위해 데이터 엔지니어링과 감독된 세밀한 조정의 중요성을 강조합니다."
"콘텐츠 모더레이션에 대한 대규모 언어 모델의 활용"