チャットエクスポートからパーソナルモデルへ
チャットエクスポートをアップロード
グループのチャット履歴をエクスポートしてアップロードするだけ。セットアップはそれで全部 — ラベル付けも設定も不要です。
Telmがコミュニティの声を学ぶ
モデルはグループの実際のメッセージで学習し、あなたのチャットに固有の「普通」を学びます — 専門用語、スラング、内輪ネタも含めて。
常に最新の状態を保つ
モデルは毎週更新され、いつでも新しいエクスポートをアップロードできるので、コミュニティの今の話し方に追いつき続けます。
決して越権しない設計
拒否権のみ、それ以上はなし
パーソナルモデルにできるのは、誤ったスパム判定を覆すことだけ — 確信度97%でも。自らBAN、削除、処罰することは決してありません。
拒否された判定はレビューへ
グローバルモデルを覆した場合、メッセージは削除されずレビューに送られます — メンバーが誤って黙らされることはありません。
本物のスパムは引き続き捕まる
触れるのは誤検知の側だけ。本物のスパムはブロックリスト、ルール、グローバルモデル、LLMが引き続き止めます。
公開前の品質チェック
学習済みモデルが有効になるのは、あなたのグループの検出精度を実際に向上させる場合だけ。向上しなければ、判定に触れることはありません。
グローバルモデルだけでは足りない理由
Telmのグローバルスパムモデルは数千のグループのスパムで学習されており、その広さこそが強みであり — 同時に死角でもあります。どのコミュニティにも独自の話し方があります：専門用語、スラング、内輪ネタ、あなたのチャット以外ではどこでも怪しく見える言い回し。パーソナルモデルはそのギャップを埋めます。グループのチャットエクスポートをアップロードすると、Telmはコミュニティの実際の話し方を追加のモデルレイヤーとして学習します。以後はグローバルモデルの隣に控え、確信度97%でも誤検知に拒否権を発動できます — フラグされたメッセージがあなたのグループの普段の発言に読めるなら、メッセージを削除する代わりに判定を保留してレビューに回します。
この設計は意図的に一方通行です：パーソナルモデルは自らBANも削除も処罰も決して行いません。介入できるのは誤検知の側だけで、起こりうる最悪の事態は、メッセージが人間の確認を待つことだけ — 本物のスパムはパイプラインの他のすべてのレイヤーが引き続き捕まえます。モデルは毎週更新され、コミュニティの今の話し方に追いつかせたければ、いつでも新しいエクスポートをアップロードできます。得られるものはシンプルです：あなたのグループではまったく普通の話題や言い回しでの誤検知が減り、暴走するカスタムモデルのリスクはゼロ。
よくある質問
モデルの学習には何が必要ですか？
グループのチャットエクスポートです。アップロードすれば、Telmがコミュニティの実際の話し方をパーソナルモデルレイヤーとして学習します — 技術的な準備は不要です。
パーソナルモデルが自分でBANや削除をすることはありますか？
決してありません。設計上、拒否権のみです：誤ったスパム判定を覆すことができ、覆されたメッセージはレビューに回ります。起こりうる最悪の事態は、メッセージが人間の確認を待つことだけです。
グローバルモデルの確信度が非常に高い場合は？
それでもパーソナルモデルは介入できます — フラグされたメッセージがコミュニティの普段の発言に読めるなら、確信度97%でも誤検知に拒否権を発動します。
スパム対策が弱くなりませんか？
なりません。変わるのは誤検知の側だけです。本物のスパムは他のすべてのレイヤー — ブロックリスト、150以上のルール、グローバルモデル、境界線上のケース用のLLM — が引き続き捕まえます。
コミュニティの変化にはどう追随しますか？
モデルは毎週更新されます。さらに、いつでも新しいチャットエクスポートをアップロードして、グループの今の話し方と同期させられます。
関連機能
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