“`html
Глубокое аннулирование в больших языковых моделях
Большие языковые модели (БЯМ) способны генерировать текст, соответствующий контексту. Однако соблюдение норм конфиденциальности данных, таких как GDPR, требует эффективного аннулирования определенной информации. Это критически важно для решения проблем конфиденциальности, где данные должны быть полностью удалены из моделей.
Проблема аннулирования
Аннулирование в БЯМ — сложная задача из-за взаимосвязанности знаний в этих моделях. Удаление одного факта не достаточно, если остаются связанные факты. Например, удаление факта о семейных отношениях не предотвращает вывод этой информации через логические связи.
Текущие методы аннулирования
Существующие методы аннулирования, такие как градиентный подъем и оптимизация отрицательных предпочтений, фокусируются на удалении конкретных данных, но не обеспечивают глубокое аннулирование. Это может привести к нежелательным последствиям, когда удаляются не связанные факты.
Исследование UCSD и CMU
Исследователи из Университета Калифорнии в Сан-Диего и Университета Карнеги-Меллона предложили концепцию “глубокого аннулирования”. Они использовали синтетический набор данных, который служит эталоном для оценки методов аннулирования. Ключевые метрики, такие как полнота и точность, использовались для оценки производительности.
Результаты исследования
В исследовании протестировали четыре метода аннулирования на четырех известных БЯМ. Результаты показали, что ни один из методов не достиг высоких показателей полноты и точности. Например, градиентный подъем достиг 75% полноты, но часто вызывал ненужные потери.
Заключение
Исследование подчеркивает ограничения существующих подходов к глубокому аннулированию. Необходимы новые методологии, которые смогут решить эти задачи и сбалансировать эффективность аннулирования с полезностью модели.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Решите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ ассистент поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
