Ученые из Университета Мэриленда представляют автоматическую систему приватизации текста, которая настраивает большую языковую модель с помощью обучения с подкреплением.

 Researchers from the University of Maryland Introduce an Automatic Text Privatization Framework that Fine-Tunes a Large Language Model via Reinforcement Learning

“`html

Защита конфиденциальности пользователей в онлайн-сообществах

Защита конфиденциальности пользователей, участвующих в онлайн-сообществах, является значительной задачей. Это ключевое обоснование того, почему веб-сайты, такие как Reddit, позволяют пользователям публиковать под вымышленными именами. Существуют убедительные доказательства того, что разглашение личности онлайн-пользователя может быть вредным, особенно для уязвимых групп, даже если анонимность иногда может способствовать злоупотреблению.

Проблема и решение

Тем не менее, существуют ситуации, когда выбор псевдонима вместо вашего настоящего имени может не обеспечить достаточной конфиденциальности. Даже анонимные сообщения могут содержать стилистические элементы, которые идентифицируют автора, несмотря на эти меры защиты. Исследования в области стилометрии, которая изучает стиль языка, показывают, что эти намеки могут быть использованы для распознавания авторов различных жанров. Это создает серьезную проблему конфиденциальности, делая возможным отслеживать письменный стиль автора через несколько текстов и платформ.

Техники затруднения авторства автоматически переписывают текст, чтобы затруднить идентификацию первоначального автора в целях защиты конфиденциальности людей в онлайн-диалогах. Эти методы обещают, поскольку они позволяют пользователям сохранить анонимность, что является важным для безопасного участия в онлайн-сообществах.

Традиционные методы затруднения в литературе по обработке естественного языка (NLP) часто ограничивались определенными средами и зависели от базовых, поверхностных изменений. Эти техники могут привести к странному или необычному стилю письма, что может негативно сказаться на эффективности мер защиты конфиденциальности, а также на качество коммуникации.

В недавнем исследовании команда исследователей из Университета Мэриленда, Колледж-Парк, разработала автоматическую систему приватизации текста, которая настраивает большую языковую модель для создания переписок, которые сбалансированно сочетают в себе звучность, смысл и конфиденциальность. Она использует большую языковую модель, которая была улучшена с использованием обучения с подкреплением для достижения улучшенного баланса между защитой конфиденциальности, сохранением смысла текста и естественностью. Согласованность и читаемость исходного контента сохраняются, в то время как личность автора скрывается с помощью автоматической системы переписывания.

Команда провела тщательную оценку эффективности этой техники, используя огромный набор данных англоязычных сообщений с Reddit, включающий тексты от 68 000 авторов. Эти записи варьируются по длине от коротких до средних, отражая типичное содержание интернет-форумов. Исследование рассматривает, как подход к затруднению авторства работает по-разному в зависимости от таких факторов, как стратегии обнаружения авторства и длина профиля автора.

Как автоматические измерения, так и обзоры людей демонстрируют, что эта стратегия поддерживает хорошее качество текста. Это указывает на то, что читатели по-прежнему смогут понимать и относиться к переписанному тексту. Техника успешно избегает нескольких автоматизированных атак на авторство, что свидетельствует о ее надежности в защите конфиденциальности пользователей.

Этот метод предлагает значительное улучшение по сравнению с предыдущими подходами за счет настройки большой языковой модели с использованием обучения с подкреплением. Он предлагает более продвинутый и практичный метод маскировки авторства, гарантируя, что люди могут открыто и безопасно общаться в виртуальных пространствах, не жертвуя качеством своей работы или конфиденциальностью.

Использование искусственного интеллекта для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Researchers from the University of Maryland Introduce an Automatic Text Privatization Framework that Fine-Tunes a Large Language Model via Reinforcement Learning.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

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

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…