Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Chad DeLuca, Anna Lisa Gentile, Shubhi Asthana, Bing Zhang, Pawan Chowdhary, Kellen Cheng, Basel Shbita, Pengyuan Li, Guan-Jie Ren, Sandeep Gopisetty
Phác thảo
Bài báo này đề xuất OneShield, một giải pháp độc lập, có thể tùy chỉnh và không phụ thuộc vào mô hình, nhằm giải quyết các vấn đề về bảo mật, quyền riêng tư và đạo đức phát sinh từ sự gia tăng nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). OneShield hướng đến việc cung cấp các định nghĩa rủi ro, các chính sách tuân thủ và an toàn theo ngữ cảnh cụ thể, cũng như các khả năng giảm thiểu rủi ro LLM được thiết kế riêng cho từng khách hàng. Bài báo này mô tả việc triển khai khuôn khổ, các cân nhắc về khả năng mở rộng và thống kê sử dụng OneShield sau khi triển khai ban đầu.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Cung cấp các giải pháp thực tế cho các vấn đề an toàn và đạo đức trong LLM
◦
ÁP dụng cho nhiều loại LLM thông qua phương pháp tiếp cận có thể tùy chỉnh và không phụ thuộc vào mô hình
◦
Giảm thiểu rủi ro thông qua các chính sách tuân thủ và an toàn tình huống
◦
Xác thực hiệu quả bằng cách cung cấp số liệu thống kê sử dụng sau khi triển khai ban đầu
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định hiệu quả và tính an toàn lâu dài của OneShield.
◦
Cần phải xác minh xem những đặc điểm liên tục phát triển của LLM có thể được bao quát đầy đủ hay không.
◦
Khó khăn trong việc quản lý và duy trì toàn diện các yếu tố rủi ro khác nhau và các chính sách cụ thể theo tình huống.
◦
Cần có thêm các thử nghiệm và xác nhận khả năng mở rộng.
