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
- Пошаговое руководство по внесению ПО и ПАК в Минцифры в 2025 году
- Взлом уязвимой операционной системы Vulnix. Уязвимая служба/протокол smtp
- НКО научат создавать качественный контент
- Скрытые языки: как инженеры передают информацию внутри команды, избегая документации
- [Перевод] Пишем на C самоизменяющуюся программу x86_64
- Riverstart: Рэд-флаги в аутстаффинге — как не нарваться на «кота в мешке»? Riverstart Подкаст #3
- Zenlink: KPI в SERM: как измерить успех кампании по работе над репутацией бренда
- Креативное бюро Пинк: Брендинг в «Дефиците». Как мы сделали и согласовали концепцию, но решили «забрить» и сделать брендинг бара заново
- Четыре взлома ИТ-инфраструктуры, один из которых выдуман. Какой?
- Red Digital и хлебцы Kruazett: KRRустящий кейс