Новый метод машинного обучения для оценки встроенных в модели языковой модели норм конфиденциальности

 LLM-CI: A New Machine Learning Framework to Assess Privacy Norms Encoded in LLMs

“`html

Новая машинное обучение LLM-CI: оценка норм конфиденциальности, закодированных в LLMs

Большие языковые модели (LLM) широко используются в социотехнических системах, таких как здравоохранение и образование. Однако эти модели часто кодируют общественные нормы из данных, используемых во время обучения, что вызывает опасения относительно их соответствия ожиданиям конфиденциальности и этического поведения. Главная задача заключается в обеспечении соответствия этих моделей общественным нормам в различных контекстах, архитектурах моделей и наборах данных. Кроме того, чувствительность к запросу, при которой небольшие изменения во входных запросах приводят к различным ответам, усложняет оценку надежности кодирования этих норм LLMs. Решение этой проблемы критически важно для предотвращения этических проблем, таких как непреднамеренные нарушения конфиденциальности в чувствительных областях.

Оценка LLMs

Традиционные методы оценки LLMs фокусируются на технических возможностях, таких как связность и точность, пренебрегая кодированием общественных норм. Некоторые подходы пытаются оценить нормы конфиденциальности, используя конкретные запросы или наборы данных, но они часто не учитывают чувствительность к запросу, что приводит к ненадежным результатам. Кроме того, вариации гиперпараметров модели и стратегий оптимизации редко учитываются, что приводит к неполным оценкам поведения LLMs. Эти ограничения создают пробел в оценке этического соответствия LLMs общественным нормам.

Метод LLM-CI

Команда исследователей из Университета Йорка и Университета Ватерлоо представляет LLM-CI, новую методику, основанную на теории Контекстуальной Целостности (CI), для оценки того, как LLMs кодируют нормы конфиденциальности в различных контекстах. Она использует стратегию множественных запросов для смягчения чувствительности к запросу, выбирая запросы, которые дают последовательные результаты в различных вариантах. Это обеспечивает более точную оценку соответствия нормам в различных моделях и наборах данных. Метод также включает реальные ситуационные образцы, представляющие конфиденциальные ситуации, обеспечивая тщательную оценку поведения модели в различных сценариях. Этот подход является значительным прорывом в оценке этической производительности LLMs, особенно в части конфиденциальности и общественных норм.

Результаты и преимущества

LLM-CI продемонстрировала значительное улучшение в оценке того, как LLMs кодируют нормы конфиденциальности в различных контекстах. Применение стратегии множественных запросов позволило достичь более последовательных и надежных результатов, чем при использовании одиночных запросов. Модели, оптимизированные с использованием стратегий выравнивания, показали до 92% контекстной точности в соблюдении норм конфиденциальности. Кроме того, новый метод оценки привел к увеличению согласованности ответов на 15%, подтверждая, что настройка свойств модели, таких как ее емкость, и применение стратегий выравнивания значительно улучшили способность LLMs соответствовать общественным ожиданиям. Это подтверждает надежность LLM-CI в оценке соответствия нормам.

LLM-CI предлагает всесторонний и надежный подход для оценки того, как LLMs кодируют нормы конфиденциальности с использованием методики множественных запросов. Он обеспечивает надежную оценку поведения модели в различных наборах данных и контекстах, решая проблему чувствительности к запросу. Этот метод значительно продвигает понимание того, насколько хорошо LLMs соответствуют общественным нормам, особенно в чувствительных областях, таких как конфиденциальность. Улучшая точность и последовательность ответов модели, LLM-CI представляет важный шаг к этическому применению LLMs в реальных приложениях.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…