Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ e8ce0e05 a01f 4fa9 91b3 ff171711e669 2
Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ e8ce0e05 a01f 4fa9 91b3 ff171711e669 2

Новая работа по искусственному интеллекту: EDU-RELAT — оценка глубокого разучивания в языковых моделях.

 This AI Paper from UCSD and CMU Introduces EDU-RELAT: A Benchmark for Evaluating Deep Unlearning in Large Language Models

«`html

Глубокое обучение и соблюдение конфиденциальности данных

Большие языковые модели (LLMs) хорошо генерируют текст, соответствующий контексту. Однако соблюдение правил конфиденциальности данных, таких как GDPR, требует способности эффективно «разучиваться» определенной информации. Эта способность важна для решения вопросов конфиденциальности, когда данные должны быть полностью удалены из моделей.

Проблема разучивания

Проблема разучивания в LLMs сложна из-за взаимосвязанной природы знаний в этих моделях. Удаление одного факта недостаточно, если остаются связанные факты. Например, удаление факта о семейных отношениях не предотвращает возможность вывода этого факта через логические связи.

Методы разучивания

Существующие методы разучивания сосредоточены на удалении конкретных данных, таких как градиентный подъем и оптимизация негативных предпочтений. Эти подходы направлены на стирание данных, сохраняя общую полезность модели. Однако они не достигают глубокого разучивания, что ограничивает полноту удаления данных.

Исследование и результаты

Исследователи из Университета Калифорнии в Сан-Диего и Университета Карнеги-Меллона представили концепцию «глубокого разучивания». Они протестировали четыре метода разучивания на четырех известных LLM: GPT2-XL, Phi-1.5, Llama2-7b и Llama3-8b. Результаты показали, что ни один из методов не достиг высоких показателей. Например, градиентный подъем достиг 75% по Llama2-7b, но часто вызывал ненужные потери.

Практические решения для бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:

  • Анализируйте возможности ИИ: Определите, где можно применить автоматизацию для улучшения работы с клиентами.
  • Установите KPI: Определите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение: Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
  • Расширяйте автоматизацию: На основе полученных данных и опыта увеличивайте масштабы автоматизации.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.

Попробуйте AI Sales Bot! Это ИИ-ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании — будущее уже здесь!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж