Глубокое обучение и соблюдение конфиденциальности данных
Большие языковые модели (LLM) отлично генерируют текст, соответствующий контексту. Однако соблюдение правил конфиденциальности данных, таких как GDPR, требует эффективного удаления определенной информации. Это важно для решения вопросов конфиденциальности, когда данные должны быть полностью удалены из моделей.
Проблема удаления информации
Удаление одной факты недостаточно, если остаются связанные данные. Например, удаление факта о семейных отношениях не предотвращает возможность вывода этой информации через логические связи. Необходимы подходы к удалению, учитывающие явные данные и их зависимости.
Современные методы удаления
Существующие методы сосредоточены на удалении конкретных данных, таких как градиентный подъем и оптимизация негативных предпочтений. Однако они не обеспечивают глубокое удаление, что может привести к нежелательным последствиям.
Исследование из Калифорнийского университета и Университета Карнеги-Меллона
Исследователи предложили концепцию “глубокого удаления”. Они использовали синтетический набор данных, состоящий из 400 семейных отношений и 300 биографических фактов для оценки методов удаления. Ключевые метрики, такие как полнота и точность, использовались для оценки эффективности.
Результаты исследования
Тестировались четыре метода удаления на четырех крупных LLM. Результаты показали, что ни один из методов не достиг высоких показателей. Например, градиентный подъем показал 75% полноты, но часто удалял и не связанные факты.
Выводы и рекомендации
Исследование подчеркивает ограничения существующих подходов к глубокому удалению. Необходимы новые методологии, которые решают эти проблемы. Это исследование закладывает основу для развития ИИ, сохраняющего конфиденциальность.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите области для автоматизации.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI). Определите, что хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию. Используйте полученные данные и опыт для дальнейшего развития.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах
Этот ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы
Обратитесь к решениям от Flycode.ru.
