जैसा कि एआई गोद लेने में तेजी लाता है, संगठन अपने सामान्य एआई उत्पादों की रक्षा के महत्व को अनदेखा कर सकते हैं। कंपनियों को दुर्भावनापूर्ण कलाकारों को इन तकनीकों का शोषण करने से रोकने के लिए बड़े -लैंगुएज मॉडल डेल्ट्स (एलएलएम) को मान्य और संरक्षित करना चाहिए। इसके अलावा, जब आपराधिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, तो एआई को खुद की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए।
डेटा वंश पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, मॉडल व्यवहारों की उन्नत निगरानी और पर्यवेक्षण यह पहचानने में मदद कर सकता है कि LLMS कब समझौता किया गया है। संगठन के सामान्य एआई उत्पादों की सुरक्षा को मजबूत करने के लिए ये प्रौद्योगिकियां महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, नई डिबगिंग तकनीक उन उत्पादों के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन सुनिश्चित कर सकती है।
यह महत्वपूर्ण है, आखिरकार, गोद लेने की तेजी से गति को देखते हुए, एआई में अपने निवेश की रक्षा के लिए एलएलएम को विकसित करने या एलएलएम को लागू करते समय संगठनों को अधिक सतर्क दृष्टिकोण लेना चाहिए।
राग की स्थापना
नए सामान्य एआई उत्पादों के कार्यान्वयन से आज व्यवसायों द्वारा बहने वाले डेटा की मात्रा काफी बढ़ जाती है। संगठनों को एलएलएमएस को प्रदान किए गए डेटा के प्रकार के बारे में पता होना चाहिए जो उनके एआई उत्पादों को मजबूत करता है और महत्वपूर्ण रूप से, इस डेटा की व्याख्या कैसे की जाएगी और ग्राहकों को लौटाया जाएगा।
उनकी गैर-महत्वपूर्ण प्रकृति के कारण, एलएलएम एप्लिकेशन अप्रत्याशित रूप से “भ्रम” कर सकते हैं, गलत, अप्रासंगिक या संभावित हानिकारक प्रतिक्रिया का कारण बन सकते हैं। इस जोखिम को कम करने के लिए, संगठनों को एलएलएम को अवैध या खतरनाक जानकारी को अवशोषित करने से रोकने के लिए गार्ड स्थापित करना चाहिए।
एक दुर्भावनापूर्ण उद्देश्य के लिए पर्यवेक्षण
जब वे दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए शोषित होते हैं, तो एआई सिस्टम की पहचान करना भी महत्वपूर्ण है। उपयोगकर्ता-सामना करने वाले एलएलएम, जैसे कि चैटबॉट्स, विशेष रूप से जेलब्रेकिंग जैसे हमलों के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं, जहां एक हमलावर एलएलएम को अपनी एप्लिकेशन टीम द्वारा निर्धारित मध्यम मॉडरेट गार्ड को बायपास करने के लिए एक चाल देता है। यह संवेदनशील जानकारी को उजागर करने का एक महत्वपूर्ण जोखिम डालता है।
दुर्भावनापूर्ण हमलों के लिए संभावित सुरक्षा कमजोरियों या मॉडल व्यवहार की निगरानी करना आवश्यक है। एलएलएम अवलोकन एलएलएम एप्लिकेशन की सुरक्षा बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। पैटर्न CESS पैटर्न, इनपुट डेटा और मॉडल आउटपुट को ट्रैक करके, अवलोकन उन विसंगतियों का पता लगा सकता है जो डेटा लीक या एंटी -टैक्स को इंगित कर सकते हैं। यह डेटा वैज्ञानिकों को संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और कम करने और एलएलएम अनुप्रयोगों की अखंडता सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा और सुरक्षा टीमों के जोखिमों को सक्रिय रूप से पहचानने और कम करने की अनुमति देता है।
द्वारा मान्यता प्राप्त डेटा राजवंश
संगठन की सुरक्षा – और इसके डेटा का खतरा विकसित हो रहा है। नतीजतन, LLMS को गलत डेटा को हैकिंग और खिलाने का खतरा है, जो उनके उत्तरों को विकृत कर सकता है। जब एलएलएम के टूटने को रोकने के लिए चरणों को लागू करना आवश्यक है, तो डेटा स्रोतों की बारीकी से निगरानी करना उतना ही महत्वपूर्ण है जो वे अनियंत्रित रहते हैं।
इस संबंध में, डेटा वंश अपने जीवन चक्र के दौरान डेटा की उत्पत्ति और गति को खोजने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। डेटा की सुरक्षा और ईमानदारी और ईमानदारी के साथ -साथ डेटा लाइब्रेरी और एलएलएम की वैधता के बारे में, टीमें डेटा का गंभीरता से मूल्यांकन कर सकती हैं और इसके स्रोत को सटीक रूप से निर्धारित कर सकती हैं। नतीजतन, डेटा राजवंश प्रक्रियाएं और जांच करने वाली टीम सभी नए एलएलएम डेटा को अपने सामान्य एआई उत्पादों में एकीकृत करने से पहले मान्य करने में सक्षम बनाएगी।
डिबगिंग के लिए क्लस्टरिंग दृष्टिकोण
सुनिश्चित करें कि एआई उत्पादों की सुरक्षा एक महत्वपूर्ण विचार है, लेकिन संगठनों को निवेश पर रिटर्न बढ़ाने के लिए चल रहे संचालन को भी बनाए रखना चाहिए। डेवॉप्स क्लस्टरिंग जैसी तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो उन्हें समूह घटनाओं को रुझानों की पहचान करने, एआई उत्पादों और सेवाओं के डिबगिंग में सहायता करने की अनुमति देता है।
उदाहरण के लिए, जब एक गलत प्रतिक्रिया को निर्देशित करने के लिए CHATB OTT के प्रदर्शन का विश्लेषण किया जाता है, तो क्लस्टरिंग का उपयोग आमतौर पर पूछे जाने वाले प्रश्नों को समूहित करने के लिए किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण यह निर्धारित करने में मदद करता है कि कौन से प्रश्न गलत उत्तर प्राप्त करते हैं। अन्यथा, अलग -अलग और असंबंधित प्रश्नों के एक सेट के बीच रुझानों की पहचान करके, टीमें इस मुद्दे को बेहतर ढंग से समझ सकती हैं।
डेटा के समूहों को एकत्र करने और विश्लेषण करने की सुव्यवस्थित और केंद्रीकृत विधि प्रौद्योगिकी समय और संसाधनों की रक्षा करने में मदद करती है, जिससे विकास को समस्या की जड़ तक और प्रभावी ढंग से विकास करने में सक्षम बनाया जा सकता है। नतीजतन, प्रयोगशाला और वास्तविक दुनिया के विचारों में त्रुटियों को ठीक करने की यह क्षमता कंपनी के एआई उत्पादों के समग्र प्रदर्शन में सुधार करती है।
जीपीटी, लाम्डा, लालामा और कई अन्य जैसे एलएलएम के प्रकाशन के कारण, जनरल एआई जल्दी से व्यापार, धन, सुरक्षा और अनुसंधान पहलुओं के लिए अधिक अभिन्न हो गया है। नवीनतम सामान्य एआई उत्पादों को लागू करने के लिए उनकी भीड़ में, हालांकि, संगठनों को सुरक्षा और प्रभाव को ध्यान में रखना होगा। एक समझौता या बग -पावर वाला उत्पाद सबसे अच्छा हो सकता है, एक महंगी जिम्मेदारी और सबसे खराब, अवैध और संभावित रूप से खतरनाक। किसी भी सामान्य एआई निवेश के सफल प्रदर्शन के लिए डेटा वंश, अवलोकन और डिबगिंग महत्वपूर्ण हैं।
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