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

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    NLWeb: Упрощение интеграции ИИ-интерфейсов на веб-сайтах

    Практические бизнес-решения на основе NLWeb NLWeb от Microsoft предоставляет возможность интеграции искусственного интеллекта в веб-сайты, что может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и оптимизировать бизнес-процессы. Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    GRIT: Новый подход к обучению мультимодальных языковых моделей

    Понимание проблемы Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Создание настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude

    Создание пользовательского многофункционального AI-агента: практическое руководство 1. Настройка окружения Автоматизация установки необходимых Python-пакетов упрощает процесс настройки и создает удобную среду для работы. Рекомендации по реализации: Определите необходимые пакеты для установки. Используйте скрипт для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 3

    Оптимизация ассемблерного кода с помощью ИИ: превосходство обучения с подкреплением над традиционными компиляторами

    Оптимизация кода сборки с помощью больших языковых моделей (LLMs) Введение С увеличением спроса на эффективные методы программирования оптимизация кода сборки становится ключевой задачей. Традиционные компиляторы долгое время были основным решением, однако недавние инновации…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Современные многоагентные рабочие процессы с Microsoft AutoGen

    Введение Использование Microsoft AutoGen для создания многоагентных рабочих процессов может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет интегрировать специализированных помощников для повышения эффективности и качества работы. Преимущества внедрения Автоматизация взаимодействия между агентами улучшает скорость и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Групповое Мышление: Новая Эффективность Сотрудничества AI

    Повышение Эффективности Бизнеса с Помощью Group Think Введение в Group Think В современном мире искусственного интеллекта сотрудничество языковых моделей (LLMs) открывает новые горизонты. Концепция Group Think позволяет этим моделям эффективно работать вместе, увеличивая…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 0

    Оценка ИИ-ассистентов для сложных голосовых рабочих процессов в предприятиях

    Практические бизнес-решения Бизнесы могут использовать технологии ИИ для трансформации своих операций. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, где…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Thinkless: Новая Эффективная Платформа для Языковых Моделей

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности для автоматизации Ищите процессы, которые могут быть автоматизированы. Сосредоточьтесь на взаимодействиях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для оценки моделей с длинным контекстом

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 0

    Магнитный интерфейс AI: Совместная автоматизация веб-задач от Microsoft

    Введение Современные веб-технологии изменили наше взаимодействие с цифровыми платформами. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может значительно повысить эффективность работы. Однако важно, чтобы ИИ работал в сотрудничестве с пользователями, а не заменял их.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Улучшение логического мышления в бизнес-приложениях ИИ

    Улучшение Размышлений в AI Моделях для Бизнес Приложений Понимание Больших Моделей Размышлений Большие Модели Размышлений (БМР), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro, демонстрируют впечатляющие способности…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 0

    Новые модели Claude Opus 4 и Sonnet 4: Прорыв в ИИ для бизнеса

    Введение в модели Claude Anthropic представила свои последние языковые модели, Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Эти модели позволяют бизнесу повысить операционную эффективность и улучшить процессы принятия решений. Claude Opus 4: Лидер…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 0

    Falcon-H1: Гибридные языковые модели для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Falcon-H1 Обзор Falcon-H1 Falcon-H1 от Института Технологических Инноваций (TII) — это значительный шаг вперед в технологии языковых моделей. Эти модели сочетают в себе преимущества трансформеров и структурированных пространственных моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Развитие многомодального математического мышления с MathCoder-VL и FigCodifier

    Практические бизнес-решения на основе AI Использование AI для решения математических задач может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Вот как это можно реализовать: Шаг 1: Определение областей для автоматизации Изучите текущие процессы в…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Запуск Gemma 3n: Эффективный многомодальный ИИ для мобильных устройств

    Введение в Gemma 3n Gemma 3n — это новое многомодальное AI-решение от Google DeepMind, разработанное для мобильных устройств. Оно улучшает пользовательский опыт за счет повышения скорости и конфиденциальности. Проблемы в разработке мобильного AI…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    RXTX: Эффективный алгоритм машинного обучения для структурного умножения матриц

    Практические бизнес-решения с использованием RXTX Введение в умножение матриц Умножение матриц является основной операцией в компьютерных науках. Оптимизация этого процесса может значительно улучшить производительность бизнеса через ускорение вычислений. Понимание структурированных матричных произведений Структурированные…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    MCP Шлюзы: Обеспечение Безопасной и Масштабируемой Интеграции ИИ в Бизнесе

    Преобразование бизнеса с помощью интеграции ИИ Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы может значительно улучшить эффективность и безопасность. Использование протокола Model Context Protocol (MCP) и шлюзов MCP позволяет упростить взаимодействие ИИ с внешними…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 3

    Создание Модульных AI Рабочих Процессов с Помощью Claude и LangGraph

    Построение Модульных AI Рабочих Процессов с Anthropic’s Claude и LangGraph Этот гид предлагает простой подход к внедрению LangGraph, удобной структуры для создания AI рабочих процессов с интеграцией API Anthropic’s Claude. Следуя этому руководству,…