事实上，有些数据输入模型风险太大。有些可能带来重大风险，例如隐私侵犯或偏见。
译自Clean Data, Trusted Model: Ensure Good Data Hygiene for Your LLMs，作者 Chase Lee。
大语言模型 (LLM)已成为创造力的强大引擎，将简单的提示转化为一个充满可能性的世界。
但其潜在能力之下隐藏着一个关键挑战。流入LLM的数据涉及无数企业系统，这种相互关联性对组织构成了不断增长的数据安全威胁。
LLM 处于萌芽阶段，并不总是被完全理解。根据模型的不同，其内部运作可能是一个黑匣子，即使对其创建者来说也是如此——这意味着我们无法完全理解输入的数据会发生什么，以及它可能如何或在哪里输出。
为了消除风险，组织需要构建执行严格数据清理的基础设施和流程，对输入和输出进行持续监控和分析。
模型清单：清点正在部署的内容
正如俗话所说，“看不见的东西无法保护。”在生产和开发阶段维护一个全面的模型清单对于实现透明度、问责制和运营效率至关重要。
在生产中，跟踪每个模型对于监控性能、诊断问题和执行及时更新至关重要。在开发过程中，清单管理有助于跟踪迭代，促进模型推广的决策过程。
明确地说，这不是一项“记录保存任务”——一个健壮的模型清单对于建立人工智能驱动系统中的可靠性和信任绝对至关重要。
数据映射：了解正在向模型提供什么数据
数据映射是负责任的数据管理的关键组成部分。它涉及一个细致的过程，以理解输入这些模型的数据的来源、性质和数量。
了解数据的来源至关重要，无论它是否包含个人身份信息 (PII) 或受保护的健康信息 (PHI) 等敏感信息，尤其是在处理大量数据的情况下。
了解精确的数据流是必须的；这包括跟踪哪些数据进入哪些模型，何时使用这些数据以及出于什么特定目的。这种级别的洞察力不仅增强了数据治理和合规性，还有助于降低风险和保护数据隐私。它确保机器学习操作保持透明、负责并符合道德标准，同时优化数据资源的利用以获得有意义的见解和模型性能改进。
数据映射与通常针对通用数据保护条例 (GDPR) 等法规而进行的合规工作非常相似。正如 GDPR 要求彻底了解数据流、正在处理的数据类型及其目的一样，数据映射练习将这些原则扩展到机器学习领域。通过将类似的实践应用于法规遵从性和模型数据管理，组织可以确保其数据实践在运营的所有方面都遵守最高标准的透明度、隐私和问责制，无论是履行法律义务还是优化人工智能模型的性能。
数据输入清理：清除有风险的数据
“输入垃圾，输出垃圾”这句话在 LLM 中从未如此真实。仅仅因为你拥有大量数据来训练模型并不意味着你应该这样做。你使用的任何数据都应该有一个合理且明确的目的。
事实上，有些数据输入模型的风险太大。有些可能带来重大风险，例如隐私侵犯或偏见。
建立一个健壮的数据清理流程以过滤掉此类有问题的 data point 至关重要，并确保模型预测的完整性和公平性。在这个数据驱动的决策时代，输入的质量和适用性与模型本身的复杂性一样重要。
一种越来越流行的方法是对模型进行对抗性测试。就像选择干净且有目的的数据对于模型训练至关重要，在开发和部署阶段，评估模型的性能和鲁棒性同样至关重要。这些评估有助于检测模型预测可能产生的潜在偏差、漏洞或意外后果。
已经有一个不断增长的初创公司市场专门提供此类服务的专业服务。这些公司提供宝贵的专业知识和工具来严格测试和挑战模型，确保它们符合道德、法规和性能标准。
数据输出清理：建立信任和一致性
数据清理不仅限于大语言模型中的输入；它还扩展到生成的内容。鉴于 LLM 本质上不可预测的特性，输出数据需要仔细审查才能建立有效的防护栏。
输出不仅应该是相关的，而且还应该在预期用途的上下文中连贯且合理。未能确保这种连贯性会迅速削弱对系统的信任，因为无意义或不恰当的响应会产生不利后果。
随着组织继续采用 LLM，他们需要密切关注模型输出的清理和验证，以维护任何 AI 驱动系统的可靠性和可信度。
在创建和维护输出规则以及构建用于监视输出的工具时纳入各种利益相关者和专家是成功保护模型的关键步骤。
将数据卫生付诸实践
在业务环境中使用 LLM 不再是一种选择；它对于保持领先地位至关重要。这意味着组织必须制定措施来确保模型安全和数据隐私。数据清理和细致的模型监控是一个好的开始，但 LLM 的格局发展很快。随时了解最新和最伟大的信息以及法规将是持续改进流程的关键。
