См. также другие публикации, посвященные LLM
технические проблемы и идеи, родившиеся в бурных водах реки Abava (а равно как и на ее берегах, далеких и близких), выставленные на всеобщее обсуждение
Monday, September 30, 2024
Есть ли приватность у LLM?
С быстрым развитием искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM) достигли значительных прогрессов в обработке естественного языка. Эти модели обучаются на обширных наборах данных, чтобы демонстрировать мощные
возможности понимания и генерации языка в различных приложениях, включая машинный перевод, чатботов и агентов. Однако LLM выявили множество проблем конфиденциальности и безопасности на протяжении всего своего жизненного цикла, привлекая значительное академическое и промышленное внимание. Более того, риски, с которыми сталкиваются LLM, значительно отличаются от тех, с которыми сталкиваются традиционные языковые модели. Учитывая, что в текущих исследованиях отсутствует четкая таксономия уникальных моделей угроз в различных сценариях, мы подчеркиваем уникальные угрозы конфиденциальности и безопасности, связанные с пятью конкретными сценариями: предварительное обучение, тонкая настройка, системы генерации дополненного поиска, развертывание и агенты на основе LLM. Рассматривая характеристики каждого риска, этот опрос описывает потенциальные угрозы и контрмеры. Исследования ситуаций нападения и защиты могут предложить возможные направления исследований, позволяющие большему количеству областей извлечь выгоду из LLM. - отсюда
Subscribe to:
Post Comments (Atom)
No comments:
Post a Comment