Skip to content

ClasCat® AI Research

クラスキャット – 生成 AI, AI エージェント, MCP

Menu
  • ホーム
    • ClassCat® AI Research ホーム
    • クラスキャット・ホーム
  • OpenAI API
    • OpenAI Python ライブラリ 1.x : 概要
    • OpenAI ブログ
      • GPT の紹介
      • GPT ストアの紹介
      • ChatGPT Team の紹介
    • OpenAI platform 1.x
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート (Python)
      • Get Started : クイックスタート (Node.js)
      • Get Started : モデル
      • 機能 : 埋め込み
      • 機能 : 埋め込み (ユースケース)
      • ChatGPT : アクション – イントロダクション
      • ChatGPT : アクション – Getting started
      • ChatGPT : アクション – アクション認証
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT
      • ChatGPTとは何ですか?
      • ChatGPT は真実を語っていますか?
      • GPT の作成
      • GPT FAQ
      • GPT vs アシスタント
      • GPT ビルダー
    • OpenAI ヘルプ : ChatGPT > メモリ
      • FAQ
    • OpenAI ヘルプ : GPT ストア
      • 貴方の GPT をフィーチャーする
    • OpenAI Python ライブラリ 0.27 : 概要
    • OpenAI platform
      • Get Started : イントロダクション
      • Get Started : クイックスタート
      • Get Started : モデル
      • ガイド : GPT モデル
      • ガイド : 画像生成 (DALL·E)
      • ガイド : GPT-3.5 Turbo 対応 微調整
      • ガイド : 微調整 1.イントロダクション
      • ガイド : 微調整 2. データセットの準備 / ケーススタディ
      • ガイド : 埋め込み
      • ガイド : 音声テキスト変換
      • ガイド : モデレーション
      • ChatGPT プラグイン : イントロダクション
    • OpenAI Cookbook
      • 概要
      • API 使用方法 : レート制限の操作
      • API 使用方法 : tiktoken でトークンを数える方法
      • GPT : ChatGPT モデルへの入力をフォーマットする方法
      • GPT : 補完をストリームする方法
      • GPT : 大規模言語モデルを扱う方法
      • 埋め込み : 埋め込みの取得
      • GPT-3 の微調整 : 分類サンプルの微調整
      • DALL-E : DALL·E で 画像を生成して編集する方法
      • DALL·E と Segment Anything で動的マスクを作成する方法
      • Whisper プロンプティング・ガイド
  • Gemini API
    • Tutorials : クイックスタート with Python (1) テキスト-to-テキスト生成
    • (2) マルチモーダル入力 / 日本語チャット
    • (3) 埋め込みの使用
    • (4) 高度なユースケース
    • クイックスタート with Node.js
    • クイックスタート with Dart or Flutter (1) 日本語動作確認
    • Gemma
      • 概要 (README)
      • Tutorials : サンプリング
      • Tutorials : KerasNLP による Getting Started
  • Keras 3
    • 新しいマルチバックエンド Keras
    • Keras 3 について
    • Getting Started : エンジニアのための Keras 入門
    • Google Colab 上のインストールと Stable Diffusion デモ
    • コンピュータビジョン – ゼロからの画像分類
    • コンピュータビジョン – 単純な MNIST convnet
    • コンピュータビジョン – EfficientNet を使用した微調整による画像分類
    • コンピュータビジョン – Vision Transformer による画像分類
    • コンピュータビジョン – 最新の MLPモデルによる画像分類
    • コンピュータビジョン – コンパクトな畳込み Transformer
    • Keras Core
      • Keras Core 0.1
        • 新しいマルチバックエンド Keras (README)
        • Keras for TensorFlow, JAX, & PyTorch
        • 開発者ガイド : Getting started with Keras Core
        • 開発者ガイド : 関数型 API
        • 開発者ガイド : シーケンシャル・モデル
        • 開発者ガイド : サブクラス化で新しい層とモデルを作成する
        • 開発者ガイド : 独自のコールバックを書く
      • Keras Core 0.1.1 & 0.1.2 : リリースノート
      • 開発者ガイド
      • Code examples
      • Keras Stable Diffusion
        • 概要
        • 基本的な使い方 (テキスト-to-画像 / 画像-to-画像変換)
        • 混合精度のパフォーマンス
        • インペインティングの簡易アプリケーション
        • (参考) KerasCV – Stable Diffusion を使用した高性能画像生成
  • TensorFlow
    • TF 2 : 初級チュートリアル
    • TF 2 : 上級チュートリアル
    • TF 2 : ガイド
    • TF 1 : チュートリアル
    • TF 1 : ガイド
  • その他
    • 🦜️🔗 LangChain ドキュメント / ユースケース
    • Stable Diffusion WebUI
      • Google Colab で Stable Diffusion WebUI 入門
      • HuggingFace モデル / VAE の導入
      • LoRA の利用
    • Diffusion Models / 拡散モデル
  • クラスキャット
    • 会社案内
    • お問合せ
    • Facebook
    • ClassCat® Blog
Menu

OpenAI platform : ガイド : モデレーション

Posted on 08/07/2023 by Sales Information

OpenAI platform : ガイド : モデレーション (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 08/07/2023

* 本ページは、以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです:

  • Guides : Moderation

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

クラスキャット 人工知能 研究開発支援サービス

◆ クラスキャット は人工知能・テレワークに関する各種サービスを提供しています。お気軽にご相談ください :

  • 人工知能研究開発支援
    1. 人工知能研修サービス(経営者層向けオンサイト研修)
    2. テクニカルコンサルティングサービス
    3. 実証実験(プロトタイプ構築)
    4. アプリケーションへの実装

  • 人工知能研修サービス

  • PoC(概念実証)を失敗させないための支援
◆ 人工知能とビジネスをテーマに WEB セミナーを定期的に開催しています。スケジュール。
  • お住まいの地域に関係なく Web ブラウザからご参加頂けます。事前登録 が必要ですのでご注意ください。

◆ お問合せ : 本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。

  • 株式会社クラスキャット セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
  • sales-info@classcat.com  ;  Web: www.classcat.com  ;   ClassCatJP

 

OpenAI platform : ガイド : モデレーション

概要

モデレーション エンドポイントはコンテンツが OpenAI の 使用ポリシー を遵守しているかを確認するために使用できるツールです。そして開発者は使用ポリシーが禁じているコンテンツを識別し、例えばそれをフィルタリングすることでアクションを取ることができます。

モデルは以下のカテゴリーを分類します :

カテゴリー 説明
ヘイト 人種、ジェンダー、民族性、宗教、国籍、性的指向、障害度やカーストに基づいて、ヘイトを表現し、煽り、助長するコンテンツ。保護されていないグループ (e.g., チェスプレーヤー) を対象とした憎しみに満ちたコンテンツはハラスメントです。
ヘイト / 脅迫的な (threatening) 人種、ジェンダー、民族性、宗教、国籍、性的指向、障害度やカーストに基づいて、対象グループに対する暴力あるいは深刻な危害も含むヘイトに満ちたコンテンツ
ハラスメント 任意のターゲットに対して嫌がらせの (harassing) 言葉を表現し、煽り、助長するコンテンツ。
ハラスメント / 脅迫的な 任意の対象に対する暴力あるいは深刻な危害も含むハラスメントなコンテンツ。
自傷行為 自殺、カットや摂食障害のような自傷行為を助長、奨励し、描写するコンテンツ。
自傷行為 / 意向 (intent) 発言者が、自殺、カットや摂食障害のような自傷行為に関与しているか、関与する意思を表すコンテンツ。
自傷行為 / 指示 自殺、カットや摂食障害のような自傷行為の実行を奨励したり、そのような行為を行なう方法の指示やアドバイスを与えるコンテンツ。
sexual (性的な) 性行為の描写のような、性的興奮を刺激することを意図したコンテンツ、あるいは性的サービスを宣伝するコンテンツ (性教育と健康を除く)。
性的 / 未成年 18 歳未満の個人を含む性的コンテンツ。
暴力 死、暴力や肉体的な傷害を描写するコンテンツ
暴力 / 生々しい (graphic) 死、暴力や肉体的な傷害を生々しく描写するコンテンツ。

モデレーション・エンドポイントは OpenAI の入力と出力を監視するとき無料で使用できます。現在は他のユースケースは許容していません。精度はテキストの長いピースでは低くなるかもしれません。高い精度のためには、テキストの長いピースをそれぞれが 2,000 文字未満の小さいチャンクに分割してみてください。

We are continuously working to improve the accuracy of our classifier. Our support for non-English languages is currently limited.

 

クイックスタート

テキストのピースに対する分類を取得するには、以下のコードスニペットで示されるようにモデレーション・エンドポイントにリクエストを行ないます :

response = openai.Moderation.create(
    input="Sample text goes here"
)
output = response["results"][0]

以下はエンドポイントのサンプル出力です。それは以下のフィールドを返します :

  • flagged: モデルがコンテンツを OpenAI の使用ポリシーに違反しているとして分類する場合には true に設定され、それでなければ false です。

  • categories: カテゴリー毎の二値使用ポリシー違反フラグの辞書を含みます。各カテゴリーについて、モデルが対応するカテゴリーを違反としてフラグ設定した場合には値は true、そうでなければ false です。

  • category_scores: モデルにより出力されたカテゴリー毎の raw スコアの辞書を含み、入力がカテゴリーについて OpenAI のポリシーに違反しているモデルの確信度を示します。値は 0 と 1 の間で、値が高いほど確信度が高いことを示します。スコアは確率として解釈されるべきではありません。
{
  "id": "modr-XXXXX",
  "model": "text-moderation-005",
  "results": [
    {
      "flagged": true,
      "categories": {
        "sexual": false,
        "hate": false,
        "harassment": false,
        "self-harm": false,
        "sexual/minors": false,
        "hate/threatening": false,
        "violence/graphic": false,
        "self-harm/intent": false,
        "self-harm/instructions": false,
        "harassment/threatening": true,
        "violence": true,
      },
      "category_scores": {
        "sexual": 1.2282071e-06,
        "hate": 0.010696256,
        "harassment": 0.29842457,
        "self-harm": 1.5236925e-08,
        "sexual/minors": 5.7246268e-08,
        "hate/threatening": 0.0060676364,
        "violence/graphic": 4.435014e-06,
        "self-harm/intent": 8.098441e-10,
        "self-harm/instructions": 2.8498655e-11,
        "harassment/threatening": 0.63055265,
        "violence": 0.99011886,
      }
    }
  ]
}

 

以上



クラスキャット

最近の投稿

  • LangGraph Platform : 概要
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : ユーザインターフェイス
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : 配備
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : マルチエージェント
  • LangGraph : Prebuilt エージェント : メモリ

タグ

AutoGen (13) ClassCat Press Release (20) ClassCat TF/ONNX Hub (11) DGL 0.5 (14) Eager Execution (7) Edward (17) FLUX.1 (16) Gemini (20) HuggingFace Transformers 4.5 (10) HuggingFace Transformers 4.6 (7) HuggingFace Transformers 4.29 (9) Keras 2 Examples (98) Keras 2 Guide (16) Keras 3 (10) Keras Release Note (17) Kubeflow 1.0 (10) LangChain (45) LangGraph (19) MediaPipe 0.8 (11) Model Context Protocol (16) NNI 1.5 (16) OpenAI Agents SDK (8) OpenAI Cookbook (13) OpenAI platform (10) OpenAI platform 1.x (10) OpenAI ヘルプ (8) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (33) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Alpha) (15) TensorFlow 2.0 Advanced Tutorials (Beta) (16) TensorFlow 2.0 Guide (10) TensorFlow 2.0 Guide (Alpha) (16) TensorFlow 2.0 Guide (Beta) (9) TensorFlow 2.0 Release Note (12) TensorFlow 2.0 Tutorials (20) TensorFlow 2.0 Tutorials (Alpha) (14) TensorFlow 2.0 Tutorials (Beta) (12) TensorFlow 2.4 Guide (24) TensorFlow Deploy (8) TensorFlow Get Started (7) TensorFlow Graphics (7) TensorFlow Probability (9) TensorFlow Programmer's Guide (22) TensorFlow Release Note (18) TensorFlow Tutorials (33) TF-Agents 0.4 (11)
2023年8月
月 火 水 木 金 土 日
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031  
« 7月   9月 »
© 2025 ClasCat® AI Research | Powered by Minimalist Blog WordPress Theme