Ensuite, je ne sais pas si c'est efficace. J'imagine que suivant les textes que tu mélanges, tu peux plus ou moins pourrir les algos (genre, mélanger la doc de FreeBSD et celle de NetBSD va sans doute plus réduire la précision d'un LLM que de mélanger Moby dick et la doc de FreeBSD).
[^] # Re: iocaine
Posté par Misc (site web personnel) . En réponse au journal Se défendre contre l'IA générative. Évalué à 4.
Y en a plein, j'ai commencé une liste hier:
https://github.com/tumdum/markov-http-hole
https://marcusb.org/hacks/quixotic.html
https://dacav.org/projects/supercazzola/
https://tangled.org/sachy.dev/nailpit
https://zadzmo.org/code/nepenthes/
https://github.com/rhamenator/ai-scraping-defense
https://github.com/BrandenStoberReal/Chunchunmaru
https://github.com/JasonLovesDoggo/caddy-defender
https://codeberg.org/konterfai/konterfai
https://github.com/Fingel/django-llm-poison
https://github.com/gw1urf/spigot
Ensuite, je ne sais pas si c'est efficace. J'imagine que suivant les textes que tu mélanges, tu peux plus ou moins pourrir les algos (genre, mélanger la doc de FreeBSD et celle de NetBSD va sans doute plus réduire la précision d'un LLM que de mélanger Moby dick et la doc de FreeBSD).