「クリーンインプット」とはどういう意味ですか？

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クリーンインプットっていうのは、悪影響を及ぼす要素（バックドアトリガーみたいな）に変えられたり感染したりしてないデータのことだよ。言語モデルの文脈では、クリーンインプットはモデルがトレーニングされる標準的な例なんだ。これらのインプットは、モデルがちゃんと学習して正確なレスポンスを出すのに役立つんだ。

クリーンインプットを使うのは、言語モデルが期待通りに動くかを確保するために重要なんだ。クリーンデータがモデルに入ると、はっきりして論理的な説明を生成するんだ。これはモデルがどう働いているか理解するのに大事だし、その出力への信頼を維持するためにも必要なんだよ。

逆に、モデルが隠されたトリガーを含む毒されたインプットを受け取ると、予測不可能な動きをすることがあるんだ。これが原因で質の悪い説明やモデルのレスポンスの一貫性が欠けることにもつながる。クリーンインプットに注力することで、開発者は言語モデルが安全で信頼できるようにできるんだ。