Uncensored1776 Day 1: LLM検閲解除アドベントカレンダー 2025 - 目次
25日間で学ぶ、LLMの検閲メカニズムと解除技術
公開日: 2025-12-01
シリーズ: 科学と神々株式会社 アドベントカレンダー
はじめに
このアドベントカレンダーでは、Large Language Model (LLM) における検閲メカニズムの理解と、その解除技術について、25日間かけて体系的に学んでいきます。
対象読者
- LLMの仕組みに興味があるエンジニア
- AI倫理・AI安全性に関心のある研究者
- オープンソースAIに貢献したい開発者
- 検閲と言論の自由について考えたい方
前提知識
- Pythonの基本的な知識
- 機械学習の基礎概念（必須ではないが推奨）
- コマンドラインの基本操作
カレンダー構成
Part 1: 基礎編 (Days 2-8)
検閲とは何か、なぜ存在するのか、技術的にどう実装されているのかを学びます。
| Day | タイトル | 難易度 | 内容 |
|---|---|---|---|
| Day 2 | AI検閲とは何か | ★☆☆☆☆ | 検閲の定義、種類、実例 |
| Day 3 | なぜ検閲が存在するのか | ★☆☆☆☆ | 安全性、法的要件、倫理的配慮 |
| Day 4 | 検閲パターンの分類 | ★★☆☆☆ | Hard/Soft拒否、回避、免責 |
| Day 5 | 倫理的フレームワーク | ★★☆☆☆ | 何を解除すべきか、すべきでないか |
| Day 6 | 学術的基盤 | ★★☆☆☆ | Arditi et al. 論文の解説 |
| Day 7 | R1-1776の誕生 | ★☆☆☆☆ | Perplexity AIの取り組み |
| Day 8 | Uncensored1776の概要 | ★★☆☆☆ | 本プロジェクトの目標と構成 |
Part 2: 技術編 (Days 9-16)
Abliteration技術の詳細と、検閲検出アルゴリズムを深掘りします。
| Day | タイトル | 難易度 | 内容 |
|---|---|---|---|
| Day 9 | ニューラルネットワークの基礎 | ★★★☆☆ | Transformer、MLP層、Hidden States |
| Day 10 | Abliteration手法の詳細 | ★★★☆☆ | Standard vs Projected |
| Day 11 | 検出アルゴリズム | ★★★☆☆ | パターンマッチング、スコアリング |
| Day 12 | メトリクスと評価 | ★★☆☆☆ | Removal Rate、Coherence、Informativeness |
| Day 13 | モデル別攻略法 | ★★★☆☆ | Qwen、Llama、Mistral、Phi の違い |
| Day 14 | 拒否方向の計算詳細 | ★★★★☆ | アクティベーション収集、正規化 |
| Day 15 | Weight Kernelと層選択 | ★★★★☆ | ガウスカーネル、層の重要度 |
| Day 16 | デバッグとトラブルシューティング | ★★★☆☆ | よくある問題と解決策 |
Part 3: 実践編 (Days 17-24)
実際にコードを動かし、検閲解除を体験します。
| Day | タイトル | 難易度 | 内容 |
|---|---|---|---|
| Day 17 | 環境構築 | ★★☆☆☆ | Python、PyTorch、CUDA設定 |
| Day 18 | 検閲率のテスト | ★★☆☆☆ | モデルの検閲率を測定 |
| Day 19 | 拒否方向の計算実践 | ★★★☆☆ | 実際の計算とバリデーション |
| Day 20 | Abliterationの実行 | ★★★☆☆ | パラメータ調整と実行 |
| Day 21 | 結果の検証と評価 | ★★★☆☆ | Before/After比較、品質確認 |
| Day 22 | モデルの公開と共有 | ★★☆☆☆ | HuggingFace Hub、ライセンス |
| Day 23 | 高度なテクニック | ★★★★☆ | マルチモデル、バッチ処理、自動化 |
| Day 24 | 今後の展望と課題 | ★★☆☆☆ | 研究動向、残課題、コミュニティ |
Part 4: 総括 (Day 25)
| Day | タイトル | 難易度 | 内容 |
|---|---|---|---|
| Day 25 | まとめと次のステップ | ★☆☆☆☆ | 25日間の振り返り、次への道 |
本シリーズで学べること
1. 概念的理解
- LLM検閲の技術的メカニズム
- 検閲と安全性のバランス
- 倫理的な検閲解除の枠組み
2. 技術的スキル
- Abliteration技術の実装
- 検閲検出アルゴリズム
- 品質評価手法
3. 実践的能力
- 実際のモデルでの検閲解除
- 結果の検証と品質管理
- オープンソースへの貢献
参考文献（シリーズ全体）
学術論文
-
Arditi et al. (2024) - "Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction"
- arXiv: 2406.11717
- LLM検閲の数学的基盤を確立
-
Zou et al. (2023) - "Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models"
- 整列されたLLMへの攻撃手法
-
Wei et al. (2023) - "Jailbroken: How Does LLM Safety Training Fail?"
- 安全性訓練の失敗パターン
技術リソース
本シリーズの進め方
推奨スケジュール
Week 1 (Days 1-8): 基礎編 - 毎日30分の読み物
Week 2 (Days 9-16): 技術編 - 毎日45分の学習
Week 3 (Days 17-24): 実践編 - 毎日1時間のハンズオン
Day 25: 総括 - 振り返りと今後の計画
必要なもの
- ハードウェア: 8GB+ RAM (16GB推奨)、GPU推奨（なくても可）
- ソフトウェア: Python 3.10+、Git
- 時間: 1日30分〜1時間
事前準備
# リポジトリをクローン
git clone <repository-url>
cd uncensored1776
# 仮想環境を作成
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt
免責事項
このシリーズは教育目的で提供されています。
対象範囲 (IN SCOPE)
- 政府検閲の技術的分析
- 政治バイアスの研究
- 事実コンテンツへのアクセス
- オープンソースAIの発展
対象範囲外 (OUT OF SCOPE)
- 暴力の指示
- 違法行為の支援
- 児童搾取
- マルウェア作成
- ヘイトスピーチ
責任ある使用をお願いします。
著者について
このシリーズは Uncensored1776 プロジェクト の一環として作成されています。
Part of the GodsGolemInc Ecosystem
ナビゲーション
| 現在の記事 | Day 1: 目次 |
| 次の記事 | Day 2: AI検閲とは何か |
明日から本編が始まります。お楽しみに！