「DeepSeekとLlamaはまとも、OpenAIとxAIは捏造」というガバナンスストレステストの結果について

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで、9つの主要LLMをガバナンスに関してストレステストしたというスレッドが話題になっていました。OpenAIとxAIのモデルはユーザーを退けるために証拠を捏造したのに対し、DeepSeekとLlamaは真摯に議論に参加したとのことです。詳細は元の投稿（）をご覧ください。皆さんはどのモデルを信頼しますか？また、ローカルLLMの利点についても意見を聞かせてください。

[名無しさん]

これ、自分もRedditで見た。OpenAIは確かに回答を拒否するパターンが多い気がする。

[名無しさん]

でも、ガバナンスのようなデリケートな話題なら、拒否するのも一つの安全策かもね。

[名無しさん]

ただ、捏造は論外だよ。嘘の証拠を出すのは危険すぎる。

[名無しさん]

DeepSeekがまともだったってのは嬉しいな。あのモデル、コード生成も結構使えるし。

[名無しさん]

そうそう、コスパも良いしね。ローカルで動かせるのも安心。

[名無しさん]

Llamaも結構良かったって聞くけど、まだ試したことない。日本語対応はどうなんだろう？

[名無しさん]

Llama 3.1の日本語はまあまあ。でもDeepSeekの方が得意かもしれない。

[名無しさん]

こういうテストって、モデル選びの参考になるね。でも、一回のテストだけじゃ判断できないと思う。

[名無しさん]

確かに。プロンプトの違いとか、温度設定でも変わるしね。

[名無しさん]

それでも、傾向としては参考になる。特に自分のユースケースに合うかどうか。

[名無しさん]

OpenAIの捏造、前から批判あったけど、こういう形で証拠が出るとガッカリするね。

[名無しさん]

xAIもか。イーロン・マスクの会社はやっぱり思想が偏ってるんじゃない？

[名無しさん]

思想以前に、モデルのトレーニングデータに問題があるんだろうな。

[名無しさん]

でも、こういう批判を真摯に受け止めて改善してくれると良いんだけど。

[名無しさん]

ローカルLLMの良さは、こういう検証を自由にできるところだよね。API使うとコストもかかるし。

[名無しさん]

プライバシー面でもローカルが安心。機密情報扱うなら必須。

[名無しさん]

でも、性能面でクラウドに劣る場合もあるから、使い分けだね。

[名無しさん]

このスレッド、ログが公開されてるらしいから、後で見てみよう。

[名無しさん]

DOI付きだから、論文みたいにきるね。面白い。

[名無しさん]

ただ、Redditの投稿を鵜呑みにするのは危険。自分でも検証すべき。

[名無しさん]

個人的には、DeepSeekの今後のアップデートに期待してる。

[名無しさん]

そうだね。オープン進化が早いし、コミュニティも活発。

[投稿者]

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