論文の概要: Copyright Violations and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13771v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 19:14:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 05:28:00.111613
• Title: Copyright Violations and Large Language Models
• Title（参考訳）: 著作権侵害と大規模言語モデル
• Authors: Antonia Karamolegkou, Jiaang Li, Li Zhou, Anders S{\o}gaard
• Abstract要約: 本研究は,動詞の暗記のレンズを通して,著作権侵害や大規模言語モデルの問題を探究する。 一般的な書籍のコレクションやコーディング問題に対して,さまざまな言語モデルを用いて実験を行った。 本研究は,著作権規制の遵守を確実にするために,自然言語処理のさらなる検討の必要性と今後の発展への潜在的影響を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.251605253237491
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models may memorize more than just facts, including entire chunks of texts seen during training. Fair use exemptions to copyright laws typically allow for limited use of copyrighted material without permission from the copyright holder, but typically for extraction of information from copyrighted materials, rather than {\em verbatim} reproduction. This work explores the issue of copyright violations and large language models through the lens of verbatim memorization, focusing on possible redistribution of copyrighted text. We present experiments with a range of language models over a collection of popular books and coding problems, providing a conservative characterization of the extent to which language models can redistribute these materials. Overall, this research highlights the need for further examination and the potential impact on future developments in natural language processing to ensure adherence to copyright regulations. Code is at \url{https://github.com/coastalcph/CopyrightLLMs}.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、トレーニング中に見られるテキスト全体を含む、単なる事実以上のことを記憶することができる。 著作権法に対する公正な使用除外は、典型的には、著作権所有者の許可なく著作権物質の使用を制限するが、典型的には、複製ではなく、著作権物質から情報を抽出する。 本研究は,著作権文書の再配布に焦点をあて,冗長記憶のレンズを通して,著作権侵害や大規模言語モデルの問題を探る。 そこで,本研究では,人気書籍の集成やコーディング問題に対する言語モデルを用いた実験を行い,言語モデルがそれらの資料を再分配できる程度を保守的に評価する。 本研究は,著作権規制の遵守を確実にするために,自然言語処理のさらなる検討の必要性と今後の発展への潜在的影響を強調した。 コードは \url{https://github.com/coastalcph/CopyrightLLMs} にある。

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