There are many arguments to be made for and against censoring LLMs, for example with content filters.

On one hand replies of LLMs are based on both user input as well as the training data of the model. This means that they can generate rude and violent content. Whether or not this content is harmful depends on the circumstances. 
On the other hand censoring LLMs can restrict the model and prevent it being helpful from the user. Examples for this can be seen in OpenAI's ChatGPT language model, which got perceivably less useful and more stubborn with every update because of OpenAI's overly strict content filters.

In conclusion I think that censoring large language models with content filters is important to reduce harmful content generated, but overly restrictive censoring impacts LLMs performance.
 มีข้อโต้แย้งมากมายที่ต้องทำและต่อต้านการเซ็นเซอร์ LLM เช่น ตัวกรองเนื้อหา ในด้านหนึ่งการตอบกลับของ LLM นั้นขึ้นอยู่กับการป้อนข้อมูลของผู้ใช้และข้อมูลการฝึกของแบบจำลอง ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถสร้างเนื้อหาที่หยาบคายและรุนแรงได้ เนื้อหานี้เป็นอันตรายหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับสถานการณ์ ในทางกลับกัน การเซ็นเซอร์ LLM สามารถจำกัดโมเดลและป้องกันไม่ให้มีประโยชน์จากผู้ใช้ได้ ตัวอย่างนี้สามารถดูได้ในโมเดลภาษา ChatGPT ของ OpenAI ซึ่งเห็นได้ชัดว่ามีประโยชน์น้อยลงและดื้อรั้นมากขึ้นในการอัปเดตทุกครั้ง เนื่องจากตัวกรองเนื้อหาที่เข้มงวดเกินไปของ OpenAI โดยสรุป ฉันคิดว่าการเซ็นเซอร์โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีตัวกรองเนื้อหาเป็นสิ่งสำคัญในการลดการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย แต่การเซ็นเซอร์ที่มีข้อจำกัดมากเกินไปจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของ LLM
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence