事實上，有些數(shù)據(jù)輸入模型風險太大。有些可能帶來重大風險，例如隱私侵犯或偏見。

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

大語言模型 (LLM)已成為創(chuàng)造力的強大引擎，將簡單的提示轉(zhuǎn)化為一個充滿可能性的世界。

但其潛在能力之下隱藏著一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。流入LLM的數(shù)據(jù)涉及無數(shù)企業(yè)系統(tǒng)，這種相互關(guān)聯(lián)性對組織構(gòu)成了不斷增長的數(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)部運作可能是一個黑匣子，即使對其創(chuàng)建者來說也是如此——這意味著我們無法完全理解輸入的數(shù)據(jù)會發(fā)生什么，以及它可能如何或在哪里輸出。

為了消除風險，組織需要構(gòu)建執(zhí)行嚴格數(shù)據(jù)清理的基礎(chǔ)設(shè)施和流程，對輸入和輸出進行持續(xù)監(jiān)控和分析。

模型清單：清點正在部署的內(nèi)容

正如俗話所說，“看不見的東西無法保護?！痹谏a(chǎn)和開發(fā)階段維護一個全面的模型清單對于實現(xiàn)透明度、問責制和運營效率至關(guān)重要。

在生產(chǎn)中，跟蹤每個模型對于監(jiān)控性能、診斷問題和執(zhí)行及時更新至關(guān)重要。在開發(fā)過程中，清單管理有助于跟蹤迭代，促進模型推廣的決策過程。

明確地說，這不是一項“記錄保存任務(wù)”——一個健壯的模型清單對于建立人工智能驅(qū)動系統(tǒng)中的可靠性和信任絕對至關(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)映射是負責任的數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵組成部分。它涉及一個細致的過程，以理解輸入這些模型的數(shù)據(jù)的來源、性質(zhì)和數(shù)量。

了解數(shù)據(jù)的來源至關(guān)重要，無論它是否包含個人身份信息 (PII) 或受保護的健康信息 (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)進入哪些模型，何時使用這些數(shù)據(jù)以及出于什么特定目的。這種級別的洞察力不僅增強了數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性，還有助于降低風險和保護數(shù)據(jù)隱私。它確保機器學習操作保持透明、負責并符合道德標準，同時優(yōu)化數(shù)據(jù)資源的利用以獲得有意義的見解和模型性能改進。

數(shù)據(jù)映射與通常針對通用數(shù)據(jù)保護條例 (GDPR) 等法規(guī)而進行的合規(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)類型及其目的一樣，數(shù)據(jù)映射練習將這些原則擴展到機器學習領(lǐng)域。通過將類似的實踐應(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)實踐在運營的所有方面都遵守最高標準的透明度、隱私和問責制，無論是履行法律義務(wù)還是優(yōu)化人工智能模型的性能。

數(shù)據(jù)輸入清理：清除有風險的數(shù)據(jù)

“輸入垃圾，輸出垃圾”這句話在 LLM 中從未如此真實。僅僅因為你擁有大量數(shù)據(jù)來訓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)該有一個合理且明確的目的。

事實上，有些數(shù)據(jù)輸入模型的風險太大。有些可能帶來重大風險，例如隱私侵犯或偏見。

建立一個健壯的數(shù)據(jù)清理流程以過濾掉此類有問題的 data point 至關(guān)重要，并確保模型預測的完整性和公平性。在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策時代，輸入的質(zhì)量和適用性與模型本身的復雜性一樣重要。

一種越來越流行的方法是對模型進行對抗性測試。就像選擇干凈且有目的的數(shù)據(jù)對于模型訓練至關(guān)重要，在開發(fā)和部署階段，評估模型的性能和魯棒性同樣至關(guān)重要。這些評估有助于檢測模型預測可能產(chǎn)生的潛在偏差、漏洞或意外后果。

已經(jīng)有一個不斷增長的初創(chuàng)公司市場專門提供此類服務(wù)的專業(yè)服務(wù)。這些公司提供寶貴的專業(yè)知識和工具來嚴格測試和挑戰(zhàn)模型，確保它們符合道德、法規(guī)和性能標準。

數(shù)據(jù)輸出清理：建立信任和一致性

數(shù)據(jù)清理不僅限于大語言模型中的輸入；它還擴展到生成的內(nèi)容。鑒于 LLM 本質(zhì)上不可預測的特性，輸出數(shù)據(jù)需要仔細審查才能建立有效的防護欄。

輸出不僅應(yīng)該是相關(guān)的，而且還應(yīng)該在預期用途的上下文中連貫且合理。未能確保這種連貫性會迅速削弱對系統(tǒng)的信任，因為無意義或不恰當?shù)捻憫?yīng)會產(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證，以維護任何 AI 驅(qū)動系統(tǒng)的可靠性和可信度。

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

將數(shù)據(jù)衛(wèi)生付諸實踐

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