コンテンツフィルターを使用して、LLMSを検閲するために、また反対することに対して、および反対する多くの議論があります。

一方では、LLMの返信は、ユーザー入力とモデルのトレーニングデータの両方に基づいています。これは、彼らが失礼で暴力的なコンテンツを生成できることを意味します。このコンテンツが有害であるかどうかは、状況によって異なります。
一方、LLMSを検閲することで、モデルを制限し、ユーザーから役立つことを防ぐことができます。このための例は、Openaiの過度に厳格なコンテンツフィルターのために、アップデートごとに有用ではなく、より頑固で頑固になるOpenaiのChatGpt言語モデルで見ることができます。

結論として、コンテンツフィルターを使用して大規模な言語モデルを検閲することは、生成された有害なコンテンツを減らすために重要であるが、LLMSパフォーマンスに過度に制限された検閲に影響を与えると思います。
There are many arguments to be made for and against censoring LLMs, for example with content filters.

On one hand replies of LLMs are based on both user input as well as the training data of the model. This means that they can generate rude and violent content. Whether or not this content is harmful depends on the circumstances. 
On the other hand censoring LLMs can restrict the model and prevent it being helpful from the user. Examples for this can be seen in OpenAI's ChatGPT language model, which got perceivably less useful and more stubborn with every update because of OpenAI's overly strict content filters.

In conclusion I think that censoring large language models with content filters is important to reduce harmful content generated, but overly restrictive censoring impacts LLMs performance.