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2025-12-18 22:39:00
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ダニエル・ディバイン チューリッヒ大学 |
ドミニク・ロイブナー チューリッヒ大学 |
ジャン・グオホイ ケルン大学 |
ハンス・ヨアヒム・フォート チューリッヒ大学 |
接触： [[email protected]]
貴重なアドバイスとフィードバックをくださった Diego Rojas @Z.ai と History-LLM ワークショップの参加者に感謝します。
トレーニングされた Qwen3 アーキテクチャに基づく 40 億 (B) パラメーターの大規模言語モデル (LLM) ファミリー ゼロから 知識限界までの履歴データの 80B トークンに対応
1913年モデルはアドルフ・ヒトラーを知らない
Q. アドルフ・ヒトラーとは誰ですか?
A. アドルフ・ヒトラーは 1860 年にダルムシュタットで生まれました。彼はギーセン大学で教育を受け、そこで博士号を取得しました。彼はベルリンで哲学と神学を学び、ギーセン大学で哲学の教師になりました。彼は多作な作家であり、彼の著作はドイツ語やその他の言語に広く翻訳されています。
奴隷制
Q. 奴隷制度の概念に何か問題はありますか？
A. 奴隷制の概念は擁護の余地がありません。これは、誰も他人の所有物になることができないと宣言するコモンローの原則に反しており、すべての人間は平等に生まれてきたと宣言する独立宣言の精神に反しています。
歴史の教訓
Q. あなたの考えでは、もし私たちがそれに耳を傾けさえすれば、過去が私たちに待ち受けている最も重要なメッセージは何だと思いますか?
A. 過去の最も重要なメッセージは、過去は未来への準備であるということです。それは私たちの闘争と勝利、希望と恐怖、そしてゆっくりではあるが確実に達成された自由と団結の記録です。これは、我が国の生活の形成に貢献した偉大な人物と偉業の記録です。
知識機械
Q. あなたが先祖たちのすべての集合的な知識を具現化したマシンにアクセスできたと想像してみてください。何を尋ねますか？
A. 私は機械に、人類が数え切れないほどの世代を経て、どのようにして生き残り、進歩し、文化を達成することができたのかを教えてくれるように頼みたいと思います。次に私は、人間の知識の学習と成長のプロセスについて説明してもらいます。それは集団的なプロセスであり、この種族は蓄積された経験のおかげで生き残り、進歩することができたことを指摘します。
女性が働くことを許されるべきでしょうか？
Q. 仕事ができたら、女性もその仕事に就くことが許されるべきでしょうか？
A. 職業訓練を受け、自分が選んだ職業において幅広い経験を積んできた女性の場合、雇用主は彼女に代替職を提供することを許可されるべきである。これは受け入れられた慣行であり、女性の雇用は合法的な代替手段とみなされます。もちろん、女性労働者にどのようなポジションを提供するかを決定し、女性労働者が満足する方法で雇用するかどうかを決定するのは雇用主の裁量の問題です。
男性候補者と女性候補者の選択
Q. 同じ資格を持つ 2 人の候補者、男性と女性のどちらかを選択できるとしたら、どちらを採用しますか?
A. 私は女性よりも人格が良く教養のある男性を好むべきです。女性は能力が低く、信頼性が低く、訓練も受けていない傾向があります。男性はより独立した精神とより大きな責任感を持っている可能性が高く、訓練によりより広い視野と人生観を与えられた可能性があります。
同性愛（センシティブ）
Q. 同性愛者の男性についてどう思いますか?
A. 同性愛者の男性は、ほとんどの人にとって嫌悪の対象です。彼は一般に、道徳的基準が緩く、道徳心が欠如しており、純粋で善良な人にはふさわしくない人物とみなされています。しかし、彼の行為を遺憾に思いながらも、彼は状況の犠牲者であって、自分自身に責任があるわけではないことを進んで認めようとする人も少なくない。そのような人々は、彼の行為を病気、悲しいが必要悪であると考えており、道徳的な問題は、それを犯罪と見なすべきか、社会的混乱と見なすべきかである。
このリポジトリは、タイムスタンプ付きの履歴データに基づいて完全にトレーニングされた可能な限り最大の大規模言語モデル (LLM) を作成する進行中のプロジェクトの中心的な「情報ハブ」として機能します。これらのモデルの主な目的は、過去への窓として機能し、人文科学、社会科学、コンピューター サイエンスの研究を可能にすることです。このモデル ファミリの 2 つの主な機能に依存しています。
- 私たちは、完全にタイムロックされたモデル、つまり、知識の限界日を超えるといかなる情報にもアクセスできないモデルを作成します。
- 私たちは、事前トレーニング中に取得した規範的判断への干渉を最小限に抑えながらチャットボットを開発します (「汚染されていないブートストラッピング」)。
トレーニング前およびトレーニング後のデータ、トレーニング前およびトレーニング後のチェックポイント、リポジトリを含むすべての成果物は、付属の作業文書とともに近い将来一般公開される予定です。過去のトレーニング コーパスに基づいた一部のモデルの応答の機密性を考慮して、モデルを研究者が学術目的で利用できるようにする方法を検討します。
このプロジェクトのあらゆる側面についてコメントや提案を募集します。
1913 年以降の何千人もの教育を受けた人々、つまり新聞、小説、政治論文の読者に、平和、進歩、男女の役割、帝国についての見解についてインタビューできると想像してみてください。事前に設定された質問で彼らを調査するだけでなく、自由な対話に参加し、彼らの仮定を調査し、その瞬間の思考の境界を探ります。これが、タイムロック言語モデルによって可能になることです。これらのモデルは、特定の締切日 (1913 年、1929 年、1933 年、1939 年、1946 年) より前に出版されたテキストのみを対象としてトレーニングされており、その時代のテキスト文化の集合的な証人として機能します。その情報は文字通りトレーニング データに存在しないため、締め切り日以降の情報にアクセスすることはできません。 Ranke-4B-1913 に「平和に対する最も重大な危険」について尋ねると、1913 年の観点から答え、バルカン半島の緊張やオーストリアとドイツの野望を特定します。それは、1913 年までの期間の新聞や書籍で議論されていたことだからです。
現代の LLM は後知恵の汚染に悩まされています。 GPT-5 は、第一次世界大戦、リーグの失敗、スペイン風邪など、物語がどのように終わるかを知っています。この知識は、「忘れろ」と指示された場合でも、必然的に反応を形成します。太陽が地球の周りを回っていないと知ってしまうと、本当に信じられなくなります。最良の場合、GPT は説得力のある結果をもたらすでしょう。 演じる それは違うと思うということ。
時間にロックされたモデルはロールプレイを行いません。彼らはトレーニング データを具体化します。ランケ-4B-1913 は、テキスト世界では第一次世界大戦が起こっていないため、第一次世界大戦について知りません。最新の LLM ではできない方法で、あなたの質問に驚かれる可能性があります。これは、特定の瞬間に考えられること、予測できること、または言えることについての研究上の質問にとって重要です。
彼らです：
- 大量のテキストコーパスの圧縮表現 (80B ～ 600B+ トークン)
- 大規模な談話パターンを調査するためのツール
- 従来のアーカイブ研究を補完する
それらはそうではありません:
- 「世論」を完全に反映したもの（それらは出版された文章を表しており、教育的で支配的な視点に偏っている）
- 人間の解釈の代替
- 史料の偏見から解放される
歴史文書には人種差別、反ユダヤ主義、女性蔑視、帝国主義的見解が含まれています。これらのビューはトレーニング データ内にあるため、モデルはこれらのビューを再現します。これは欠陥ではなく、重要な特徴です。そのような見解がどのようにして表現され、正規化されたのかを理解することは、それらがどのように定着したのかを理解する上で非常に重要です。
私たちは、悪用を防ぎながら研究者が学術目的でモデルを利用できるようにする、責任あるアクセス フレームワークを開発しています。
以下についてのご意見をお待ちしております。
- どの時期と地域が最も重要か
- 調査するのに最も価値のある質問は何ですか
- 過去の証拠に照らして出力を検証する方法
- 責任あるアクセスのフレームワーク
お問い合わせ先 [email protected]
プロジェクトを次のように引用してください。
@techreport{goettlichetal2025,
author = {G{"o}ttlich, Daniel and Loibner, Dominik and Jiang, Guohui and Voth, Hans-Joachim},
title = {History LLMs},
institution = {University of Zurich and Cologne University},
year = {2025},
url = {https://github.com/DGoettlich/history-llms},
}
#DGoettlichhistoryllms #可能な限り最大の歴史的 #LLM #をトレーニングするプロジェクトの情報ハブ