AIモデルが特定の出力に到達する過程のブラックボックス性は、人々を魅了すると同時に苛立たせる要因でもあります。モデルのアーキテクチャやトレーニングデータの微妙な変化によって、同一のプロンプト2つが全く異なる結果を生み出す可能性があります。この予測不可能性から、「プロンプト考古学」に特化したコミュニティが誕生しました。これは、モデルが特定の単語と視覚的概念をどのように関連付けているかをリバースエンジニアリングするものです。中には、あるモデルが「図書館」と「空飛ぶ本」を、意味不明なトレーニング例に…
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