Tatsächlich sind einige Dateneingabemodelle zu riskant. Einige können erhebliche Risiken bergen, wie z. B. Datenschutzverletzungen oder Voreingenommenheit.
„ Saubere Daten, vertrauenswürdiges Modell: Sorgen Sie für eine gute Datenhygiene für Ihre LLMs“ von Chase Lee.
Large Language Models (LLMs) sind zu leistungsstarken Motoren der Kreativität geworden und verwandeln einfache Eingabeaufforderungen in eine Welt voller Möglichkeiten.
Doch hinter seiner potenziellen Kraft verbirgt sich eine zentrale Herausforderung. Die in LLM fließenden Daten berühren unzählige Unternehmenssysteme, und diese Vernetzung stellt eine wachsende Bedrohung für die Datensicherheit für Unternehmen dar.
LLM steckt noch in den Kinderschuhen und wird nicht immer vollständig verstanden. Abhängig vom Modell kann sein Innenleben selbst für seine Ersteller eine Blackbox sein – das heißt, wir verstehen nicht vollständig, was mit den von uns eingegebenen Daten passiert und auch nicht, wie oder wo sie herauskommen könnten.
Um Risiken zu beseitigen, müssen Unternehmen eine Infrastruktur und Prozesse aufbauen, die eine strenge Datenbereinigung , kontinuierliche Überwachung und Analyse der Ein- und Ausgänge durchführen.
Modellinventur: Bestandsaufnahme dessen, was bereitgestellt wird
Wie das Sprichwort sagt: „Man kann nicht schützen, was man nicht sieht.“ Die Pflege eines umfassenden Bestands an Modellen während der Produktions- und Entwicklungsphase ist entscheidend für Transparenz, Verantwortlichkeit und betriebliche Effizienz.
In der Produktion ist die Verfolgung jedes Modells von entscheidender Bedeutung, um die Leistung zu überwachen, Probleme zu diagnostizieren und zeitnahe Aktualisierungen durchzuführen. Während des Entwicklungsprozesses hilft die Checklistenverwaltung, Iterationen zu verfolgen und erleichtert den Entscheidungsprozess für die Modellförderung.
Um es klar zu sagen: Dies ist keine „Aufzeichnungsmission“ – ein robuster Modellbestand ist absolut entscheidend, um Zuverlässigkeit und Vertrauen in KI-gesteuerte Systeme herzustellen .
Datenzuordnung: Verstehen Sie, welche Daten dem Modell zugeführt werden
Die Datenzuordnung ist eine Schlüsselkomponente eines verantwortungsvollen Datenmanagements. Es erfordert einen sorgfältigen Prozess, um die Quelle, Art und Menge der Daten zu verstehen, die diese Modelle speisen.
Es ist von entscheidender Bedeutung, die Quelle Ihrer Daten zu verstehen, unabhängig davon, ob es sich um vertrauliche Informationen wie personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) handelt, insbesondere wenn es um große Datenmengen geht.
Das Verständnis des genauen Datenflusses ist ein Muss; dazu gehört auch die Verfolgung, welche Daten in welches Modell eingehen, wann sie verwendet werden und für welchen spezifischen Zweck. Dieser Einblick verbessert nicht nur die Datenverwaltung und Compliance, sondern trägt auch dazu bei, Risiken zu reduzieren und den Datenschutz zu schützen. Es stellt sicher, dass maschinelle Lernvorgänge transparent, nachvollziehbar und ethisch bleiben und optimiert gleichzeitig die Nutzung von Datenressourcen für aussagekräftige Erkenntnisse und Verbesserungen der Modellleistung.
Die Datenzuordnung ähnelt stark den Compliance-Bemühungen, die typischerweise für Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) unternommen werden. So wie die DSGVO ein gründliches Verständnis der Datenflüsse, der verarbeiteten Datentypen und ihres Zwecks erfordert, erweitern Datenzuordnungsübungen diese Prinzipien auf die Welt des maschinellen Lernens. Durch die Anwendung ähnlicher Praktiken bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Modelldatenverwaltung können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenpraktiken in allen Aspekten des Betriebs den höchsten Standards an Transparenz, Datenschutz und Verantwortlichkeit entsprechen, unabhängig davon, ob sie gesetzliche Verpflichtungen erfüllen oder die Leistung von KI-Modellen optimieren.
Dateneingabebereinigung: Bereinigen Sie riskante Daten
Das Sprichwort „Müll rein, Müll raus“ war im LLM noch nie so zutreffend. Nur weil Sie viele Daten zum Trainieren eines Modells haben, heißt das nicht, dass Sie das auch tun sollten. Alle von Ihnen verwendeten Daten sollten einen angemessenen und klaren Zweck haben.
Tatsächlich ist die Eingabe einiger Daten in das Modell zu riskant. Einige können erhebliche Risiken bergen, wie z. B. Datenschutzverletzungen oder Voreingenommenheit.
Es ist von entscheidender Bedeutung, einen robusten Datenbereinigungsprozess einzurichten, um solche problematischen Datenpunkte herauszufiltern und die Integrität und Fairness der Modellvorhersagen sicherzustellen. Im Zeitalter der datengesteuerten Entscheidungsfindung sind die Qualität und Eignung der Eingaben ebenso wichtig wie die Komplexität des Modells selbst.
Ein zunehmend beliebter Ansatz besteht darin, Modelle kontradiktorisch zu testen. So wie die Auswahl sauberer und zielgerichteter Daten für das Modelltraining von entscheidender Bedeutung ist , ist es ebenso wichtig, die Leistung und Robustheit des Modells während der Entwicklungs- und Bereitstellungsphase zu bewerten. Diese Auswertungen helfen dabei, potenzielle Verzerrungen, Schwachstellen oder unbeabsichtigte Folgen zu erkennen, die sich aus Modellvorhersagen ergeben können.
Es gibt bereits einen wachsenden Markt von Startups, die sich auf die Bereitstellung solcher Dienstleistungen spezialisiert haben. Diese Unternehmen stellen wertvolles Fachwissen und Tools zur Verfügung, um Modelle rigoros zu testen und zu hinterfragen, um sicherzustellen, dass sie ethischen, regulatorischen und Leistungsstandards entsprechen.
Bereinigung der Datenausgabe: Aufbau von Vertrauen und Konsistenz
Die Datenbereinigung beschränkt sich nicht nur auf die Eingabe in großen Sprachmodellen, sondern erstreckt sich auch auf die generierten Inhalte. Angesichts der inhärent unvorhersehbaren Natur von LLM müssen die Ausgabedaten sorgfältig geprüft werden, um wirksame Leitplanken festzulegen .
Die Ausgabe sollte nicht nur relevant, sondern im Kontext der beabsichtigten Verwendung auch kohärent und sinnvoll sein. Wenn diese Kohärenz nicht gewährleistet ist, kann das Vertrauen in das System schnell schwinden, da bedeutungslose oder unangemessene Reaktionen negative Folgen haben können.
Da Unternehmen weiterhin LLM einführen, müssen sie der Bereinigung und Validierung der Modellausgabe große Aufmerksamkeit schenken, um die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit jedes KI-gesteuerten Systems aufrechtzuerhalten.
Die Einbeziehung einer Vielzahl von Beteiligten und Experten bei der Erstellung und Pflege von Ausgaberegeln und der Entwicklung von Tools zur Überwachung der Ausgabe sind entscheidende Schritte für den erfolgreichen Schutz Ihres Modells .
Datenhygiene in die Praxis umsetzen
Der Einsatz von LLM in einem Geschäftsumfeld ist keine Option mehr; er ist unerlässlich, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Das bedeutet, dass Unternehmen Maßnahmen ergreifen müssen, um Modellsicherheit und Datenschutz zu gewährleisten. Datenbereinigung und sorgfältige Modellüberwachung sind ein guter Anfang, aber die LLM-Landschaft entwickelt sich schnell weiter. Der Schlüssel zur kontinuierlichen Verbesserung Ihrer Prozesse ist, dass Sie stets über die neuesten und besten Informationen und Vorschriften informiert sind.
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