Шифруй то, шифруй это, или LLM под замком

Здравствуйте, уважаемые читатели Хабра. Чем больше я погружаюсь в LLM, тем больше укрепляюсь во мнении, что сейчас они (LLM) заняли если не самое важное, то уж точно одно из очень значимых мест во всём пантеоне моделей машинного обучения. При этом всё чаще встаёт вопрос шифрования моделей в самом широком смысле. Речь не столько о механизмах, алгоритмах, подходах и методиках шифрования того, что запрашивает пользователь, сколько о работе с данными в целом, в том числе и для обучения моделей. То есть о шифровании как на входе, так и на выходе — данных от пользователя, от модели и обучающих данных.

Мы поговорим о безопасном обращении с коммерческим контентом, шифровании данных, моделях и подходах к безопасному обращению и встраиванию коммерческих данных в модель. Будет интересно;)

Почему это важно? Сегодня работает четвёртое поколение GPT‑систем, ждём пятое. Есть много аналогов «четвёрки» (Megatron‑LLM, LLaMA, Claude, PaLM, Mistral, BLOOM, Grok, Megatron‑Turing NLG, Chinchilla, OPT, GODEL, Jurrassic-2), которые по ряду параметров намного превосходят GPT-4. Однако для качественной «эволюции» систем необходимо «скармливать» им «правильный» эксплуатационный код, апробированный и полностью покрытый тестами, который создаётся крупными корпорациями, средним и малым бизнесом. Но есть нюанс: такой код просто так никто не отдаст. Более того, он защищён авторскими правами и имеет ряд наложенных юридических условий использования.

Источник: Хабрахабр