Почему «утекают» данные в больших языковых моделях. Часть 3
Добрый день, уважаемые читатели. Это третья часть статьи, посвящённой «утечке» конфиденциальных данных на примере больших языковых моделей, реализуемой посредством кибератак. В первых двух частях (раз и два) мы рассмотрели возможные причины и последствия таких атак. Также отдельно затронули их виды, детально остановились на механизмах и методах сбора и формирования наборов данных, их структуре и свойствах.
А здесь мы рассмотрим свойства получаемых графов знаний, а также инструменты для их отображения. Прежде всего, нас интересует получение графа знаний (раз и два) и верная его интерпретация, а также подбор инструмента, который бы объективно отражал граф и мог поддерживать очень быстрое масштабирование, ведь количество данных в модели постоянно растёт, а узлы постоянно мигрируют. Более того, как оказалось, они не статичны и могут быть подвержены слияниям, распадам и перетеканию в смежные области.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- SmartCaptcha Yandex на iOS: инструкция по внедрению
- РПшники тоже ошибаются
- От подбора пароля к WiFi до пентеста серверов Apple: разговор с топовыми багхантерами из Synack и HackerOne
- Креативное бюро Пинк: Играем за Альянс! Как мы делали ренейминг, но не использовали его
- 8 ошибок в лицензировании софта, которые могут обходиться дорого
- Реклама вашего сайта на Ozon и Wildberries — теперь в eLama
- Biecom: Как сделать таблицы в презентации понятными: практические советы по верстке
- Spark_news: Киберлень: большинство россиян в 2025 году пренебрегают цифровой безопасностью
- Шухрат Мамасыдыков: Как правильно хвастаться, чтобы расти по карьерной лестнице
- Как мессенджеры шифруют сообщения (end-to-end) на самом деле