事實(shí)上，有些數(shù)據(jù)輸入模型風(fēng)險(xiǎn)太大。有些可能帶來(lái)重大風(fēng)險(xiǎn)，例如隱私侵犯或偏見(jiàn)。

譯自Clean Data, Trusted Model: Ensure Good Data Hygiene for Your LLMs，作者 Chase Lee。

大語(yǔ)言模型 (LLM)已成為創(chuàng)造力的強(qiáng)大引擎，將簡(jiǎn)單的提示轉(zhuǎn)化為一個(gè)充滿(mǎn)可能性的世界。

但其潛在能力之下隱藏著一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。流入LLM的數(shù)據(jù)涉及無(wú)數(shù)企業(yè)系統(tǒng)，這種相互關(guān)聯(lián)性對(duì)組織構(gòu)成了不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)安全威脅。

LLM 處于萌芽階段，并不總是被完全理解。根據(jù)模型的不同，其內(nèi)部運(yùn)作可能是一個(gè)黑匣子，即使對(duì)其創(chuàng)建者來(lái)說(shuō)也是如此——這意味著我們無(wú)法完全理解輸入的數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生什么，以及它可能如何或在哪里輸出。

為了消除風(fēng)險(xiǎn)，組織需要構(gòu)建執(zhí)行嚴(yán)格數(shù)據(jù)清理的基礎(chǔ)設(shè)施和流程，對(duì)輸入和輸出進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和分析。

模型清單：清點(diǎn)正在部署的內(nèi)容

正如俗話(huà)所說(shuō)，“看不見(jiàn)的東西無(wú)法保護(hù)?！痹谏a(chǎn)和開(kāi)發(fā)階段維護(hù)一個(gè)全面的模型清單對(duì)于實(shí)現(xiàn)透明度、問(wèn)責(zé)制和運(yùn)營(yíng)效率至關(guān)重要。

在生產(chǎn)中，跟蹤每個(gè)模型對(duì)于監(jiān)控性能、診斷問(wèn)題和執(zhí)行及時(shí)更新至關(guān)重要。在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，清單管理有助于跟蹤迭代，促進(jìn)模型推廣的決策過(guò)程。

明確地說(shuō)，這不是一項(xiàng)“記錄保存任務(wù)”——一個(gè)健壯的模型清單對(duì)于建立人工智能驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的可靠性和信任絕對(duì)至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)映射：了解正在向模型提供什么數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)映射是負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵組成部分。它涉及一個(gè)細(xì)致的過(guò)程，以理解輸入這些模型的數(shù)據(jù)的來(lái)源、性質(zhì)和數(shù)量。

了解數(shù)據(jù)的來(lái)源至關(guān)重要，無(wú)論它是否包含個(gè)人身份信息 (PII) 或受保護(hù)的健康信息 (PHI) 等敏感信息，尤其是在處理大量數(shù)據(jù)的情況下。

了解精確的數(shù)據(jù)流是必須的；這包括跟蹤哪些數(shù)據(jù)進(jìn)入哪些模型，何時(shí)使用這些數(shù)據(jù)以及出于什么特定目的。這種級(jí)別的洞察力不僅增強(qiáng)了數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性，還有助于降低風(fēng)險(xiǎn)和保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。它確保機(jī)器學(xué)習(xí)操作保持透明、負(fù)責(zé)并符合道德標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)優(yōu)化數(shù)據(jù)資源的利用以獲得有意義的見(jiàn)解和模型性能改進(jìn)。

數(shù)據(jù)映射與通常針對(duì)通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例 (GDPR) 等法規(guī)而進(jìn)行的合規(guī)工作非常相似。正如 GDPR 要求徹底了解數(shù)據(jù)流、正在處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型及其目的一樣，數(shù)據(jù)映射練習(xí)將這些原則擴(kuò)展到機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。通過(guò)將類(lèi)似的實(shí)踐應(yīng)用于法規(guī)遵從性和模型數(shù)據(jù)管理，組織可以確保其數(shù)據(jù)實(shí)踐在運(yùn)營(yíng)的所有方面都遵守最高標(biāo)準(zhǔn)的透明度、隱私和問(wèn)責(zé)制，無(wú)論是履行法律義務(wù)還是優(yōu)化人工智能模型的性能。

數(shù)據(jù)輸入清理：清除有風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)

“輸入垃圾，輸出垃圾”這句話(huà)在 LLM 中從未如此真實(shí)。僅僅因?yàn)槟銚碛写罅繑?shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型并不意味著你應(yīng)該這樣做。你使用的任何數(shù)據(jù)都應(yīng)該有一個(gè)合理且明確的目的。

事實(shí)上，有些數(shù)據(jù)輸入模型的風(fēng)險(xiǎn)太大。有些可能帶來(lái)重大風(fēng)險(xiǎn)，例如隱私侵犯或偏見(jiàn)。

建立一個(gè)健壯的數(shù)據(jù)清理流程以過(guò)濾掉此類(lèi)有問(wèn)題的 data point 至關(guān)重要，并確保模型預(yù)測(cè)的完整性和公平性。在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策時(shí)代，輸入的質(zhì)量和適用性與模型本身的復(fù)雜性一樣重要。

一種越來(lái)越流行的方法是對(duì)模型進(jìn)行對(duì)抗性測(cè)試。就像選擇干凈且有目的的數(shù)據(jù)對(duì)于模型訓(xùn)練至關(guān)重要，在開(kāi)發(fā)和部署階段，評(píng)估模型的性能和魯棒性同樣至關(guān)重要。這些評(píng)估有助于檢測(cè)模型預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的潛在偏差、漏洞或意外后果。

已經(jīng)有一個(gè)不斷增長(zhǎng)的初創(chuàng)公司市場(chǎng)專(zhuān)門(mén)提供此類(lèi)服務(wù)的專(zhuān)業(yè)服務(wù)。這些公司提供寶貴的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和工具來(lái)嚴(yán)格測(cè)試和挑戰(zhàn)模型，確保它們符合道德、法規(guī)和性能標(biāo)準(zhǔn)。

數(shù)據(jù)輸出清理：建立信任和一致性

數(shù)據(jù)清理不僅限于大語(yǔ)言模型中的輸入；它還擴(kuò)展到生成的內(nèi)容。鑒于 LLM 本質(zhì)上不可預(yù)測(cè)的特性，輸出數(shù)據(jù)需要仔細(xì)審查才能建立有效的防護(hù)欄。

輸出不僅應(yīng)該是相關(guān)的，而且還應(yīng)該在預(yù)期用途的上下文中連貫且合理。未能確保這種連貫性會(huì)迅速削弱對(duì)系統(tǒng)的信任，因?yàn)闊o(wú)意義或不恰當(dāng)?shù)捻憫?yīng)會(huì)產(chǎn)生不利后果。

隨著組織繼續(xù)采用 LLM，他們需要密切關(guān)注模型輸出的清理和驗(yàn)證，以維護(hù)任何 AI 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的可靠性和可信度。

在創(chuàng)建和維護(hù)輸出規(guī)則以及構(gòu)建用于監(jiān)視輸出的工具時(shí)納入各種利益相關(guān)者和專(zhuān)家是成功保護(hù)模型的關(guān)鍵步驟。

將數(shù)據(jù)衛(wèi)生付諸實(shí)踐

在業(yè)務(wù)環(huán)境中使用 LLM 不再是一種選擇；它對(duì)于保持領(lǐng)先地位至關(guān)重要。這意味著組織必須制定措施來(lái)確保模型安全和數(shù)據(jù)隱私。數(shù)據(jù)清理和細(xì)致的模型監(jiān)控是一個(gè)好的開(kāi)始，但 LLM 的格局發(fā)展很快。隨時(shí)了解最新和最偉大的信息以及法規(guī)將是持續(xù)改進(jìn)流程的關(guān)鍵。