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OneShield – la nouvelle génération de garde-fous LLM
Created by
Haebom
Auteur
Chad DeLuca, Anna Lisa Gentile, Shubhi Asthana, Bing Zhang, Pawan Chowdhary, Kellen Cheng, Basel Shbita, Pengyuan Li, Guang-Jie Ren, Sandeep Gopisetty
Contour
Cet article propose OneShield, une solution autonome, indépendante des modèles et personnalisable, pour répondre aux préoccupations de sécurité, de confidentialité et d'éthique liées à l'essor rapide des modèles de langage à grande échelle (LLM). OneShield vise à fournir des définitions de risques, des déclarations et des expressions de politiques de sécurité et de conformité spécifiques au contexte, ainsi que des fonctionnalités d'atténuation des risques LLM adaptées à chaque client. Cet article décrit la mise en œuvre du framework, les considérations d'évolutivité et les statistiques d'utilisation de OneShield après le déploiement initial.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Fournir des solutions pratiques aux problèmes de sécurité et d'éthique dans le LLM
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Applicable à une variété de LLM grâce à une approche indépendante du modèle et personnalisable
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Atténuer les risques grâce à des politiques de sécurité situationnelle et de conformité
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Validation de l'efficacité en fournissant des statistiques d'utilisation après le déploiement initial
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Limitations:
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer l’efficacité et la sécurité à long terme de OneShield.
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Il est nécessaire de vérifier si les caractéristiques en constante évolution du LLM peuvent être entièrement couvertes.
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Difficulté à gérer et à maintenir de manière globale divers facteurs de risque et des politiques spécifiques à la situation.
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D’autres expériences et validations de l’évolutivité sont nécessaires.
