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

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…