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オープンソースのテキスト分類モデルとファインチューニングチェーンの敵対的頑健性

(Adversarial Robustness of Open-source Text Classification Models and Fine-Tuning Chains)

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田中専務

拓海先生、最近部下から「オープンソースのモデルをそのまま使うな」と言われましてね。Hugging Faceって所にあるやつを業務で使うのは危ないという話を聞きましたが、何が問題なのですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。オープンに公開されたモデルは改変されやすいこと、学習済みモデルが攻撃に弱いこと、そしてその弱さがコピーされていく可能性があることです。

田中専務

これって要するに、外から誰かがちょっと手を入れただけでモデルの判断がガラッと変わるということですか。うちの現場で誤判定が増えたら困ります。

AIメンター拓海

その通りです、田中専務。ここで重要な単語を一つ。Hugging Face (HF)(Hugging Face – モデル共有のプラットフォーム)には多くの学習済みモデルがあり、再利用やファインチューニングが簡単にできます。しかし再利用のしやすさが

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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