論文の概要: The Impact of Copyrighted Material on Large Language Models: A Norwegian Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09460v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 14:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:17:02.430311
• Title: The Impact of Copyrighted Material on Large Language Models: A Norwegian Perspective
• Title（参考訳）: 著作権物質が大規模言語モデルに及ぼす影響--ノルウェーの視点から
• Authors: Javier de la Rosa, Vladislav Mikhailov, Lemei Zhang, Freddy Wetjen, David Samuel, Peng Liu, Rolv-Arild Braaten, Petter Mæhlum, Magnus Breder Birkenes, Andrey Kutuzov, Tita Enstad, Hans Christian Farsethås, Svein Arne Brygfjeld, Jon Atle Gulla, Stephan Oepen, Erik Velldal, Wilfred Østgulen, Liljia Øvrelid, Aslak Sira Myhre,
• Abstract要約: 本稿では,ノルウェーにおける出版社が管理する著作権コーパスが生成型大規模言語モデル(LLM)の性能に与える影響を実証的に評価する枠組みと結果について述べる。 LLMのデータミックスに本と新聞の両方を追加すると、その性能が向上する傾向にあり、フィクション作品の追加は有害であることがわかった。 我々の実験は、AI開発に貢献する著者のための補償スキームの作成を知らせる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.849899092103348
• License:
• Abstract: The use of copyrighted materials in training language models raises critical legal and ethical questions. This paper presents a framework for and the results of empirically assessing the impact of publisher-controlled copyrighted corpora on the performance of generative large language models (LLMs) for Norwegian. When evaluated on a diverse set of tasks, we found that adding both books and newspapers to the data mixture of LLMs tend to improve their performance, while the addition of fiction works seems to be detrimental. Our experiments could inform the creation of a compensation scheme for authors whose works contribute to AI development.
• Abstract（参考訳）: 教育言語モデルにおける著作権物質の使用は、法的および倫理的問題を引き起こす。 本稿では,ノルウェーにおける出版社が管理する著作権コーパスが生成型大規模言語モデル(LLM)の性能に与える影響を実証的に評価する枠組みと結果について述べる。 多様なタスクセットで評価した結果,書籍と新聞の両方をLCMのデータミックスに加えることによって性能が向上する傾向があり,フィクション作品の追加は有害であることがわかった。 我々の実験は、AI開発に貢献する著者のための補償スキームの作成を知らせる可能性がある。

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