✅ چارچوب گارتنر برای تعیین سیاستهای سازمانی در استفاده از مدلهای بزرگ زبانی
چارچوب گارتنر راهنمایی جامع برای انتخاب سیاستهای استفاده از مدلهای بزرگ زبانی (Large Language Models) توسط سازمانها ارائه میدهد. این سیاستها با توجه به نوع دادهها و استفادهی مورد نظر به چهار حالت تقسیم میشوند:
محتوای غیر حساس (𝐍𝐨𝐧-𝐒𝐞𝐧𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐧𝐭): اگر دادهها و محتوای سازمانی عمومی و غیر حساس هستند، نیازی به کنترلهای پیچیده نیست. در این حالت، مدلهای زبانی عمومی مانند ChatGPT بدون نیاز به اقدامات حفاظتی خاص قابل استفاده هستند. هزینههای این رویکرد ناچیز است.
اطلاعات شخصی و مالکیت فکری (𝐏𝐈𝐈/𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐈𝐏): در مواردی که محتوای تولیدی شامل اطلاعات شخصی (Personally Identifiable Information - PII) یا مالکیت فکری سازمانی (Enterprise Intellectual Property - IP) است، مدلها باید با سیاستهای حریم خصوصی (Privacy Policies) سازگار باشند تا از نشت اطلاعات حساس جلوگیری شود. این مدلها معمولاً از طریق رابطهای برنامهنویسی کاربردی امن (Secure APIs) دسترسپذیر هستند و هزینهی بیشتری نسبت به مدلهای عمومی دارند.
دادهها و سیاستهای سازمانی (𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐚𝐧𝐝 𝐏𝐨𝐥𝐢𝐜𝐢𝐞𝐬): در صورتی که نیاز به استفاده از دادههای داخلی و سیاستهای سازمانی باشد، مدلهای زبانی باید با این دادهها و سیاستها سازگار شوند. این مدلها در محیطهای کنترلشده مانند سرویسهای ابری سازمانی (Cloud Instances) اجرا میشوند و از تکنیکهایی مانند مهندسی خواستهها (Prompt Engineering) بهره میبرند. این حالت برای سازمانهایی که به کنترل کامل بر دادههای خود نیاز دارند، مناسب است و هزینههای بیشتری به همراه دارد.
سفارشیسازی و بهینهسازی مدلها (𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐅𝐢𝐧𝐞 𝐓𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐮𝐬𝐭𝐨𝐦𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧): برای سازمانهایی که نیاز به بهبود عملکرد مدلها و تطبیق آنها با نیازهای خاص خود دارند، استفاده از مدلهای سفارشیسازی شده با لایههای اضافی (Custom Layers) و یادگیری انتقالی (Transfer Learning) ضروری است. این رویکرد شامل توسعه مدلهای خاص با استفاده از دادههای سازمانی و تنظیم دقیق آنهاست. هزینههای این روش بسیار بالا است و معمولاً برای کاربردهای خاص و مهم سازمانی به کار میرود.
این چارچوب به سازمانها کمک میکند تا با توجه به حساسیت دادهها و نیازهای خود، سیاست مناسب برای استفاده از مدلهای زبانی بزرگ را انتخاب کنند.
#هوش_مصنوعی #مدلهای_زبانی #حریم_خصوصی #گارتنر #هوش_مصنوعی_در_سازمانها
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتاپلاسساینس
چارچوب گارتنر راهنمایی جامع برای انتخاب سیاستهای استفاده از مدلهای بزرگ زبانی (Large Language Models) توسط سازمانها ارائه میدهد. این سیاستها با توجه به نوع دادهها و استفادهی مورد نظر به چهار حالت تقسیم میشوند:
محتوای غیر حساس (𝐍𝐨𝐧-𝐒𝐞𝐧𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐧𝐭): اگر دادهها و محتوای سازمانی عمومی و غیر حساس هستند، نیازی به کنترلهای پیچیده نیست. در این حالت، مدلهای زبانی عمومی مانند ChatGPT بدون نیاز به اقدامات حفاظتی خاص قابل استفاده هستند. هزینههای این رویکرد ناچیز است.
اطلاعات شخصی و مالکیت فکری (𝐏𝐈𝐈/𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐈𝐏): در مواردی که محتوای تولیدی شامل اطلاعات شخصی (Personally Identifiable Information - PII) یا مالکیت فکری سازمانی (Enterprise Intellectual Property - IP) است، مدلها باید با سیاستهای حریم خصوصی (Privacy Policies) سازگار باشند تا از نشت اطلاعات حساس جلوگیری شود. این مدلها معمولاً از طریق رابطهای برنامهنویسی کاربردی امن (Secure APIs) دسترسپذیر هستند و هزینهی بیشتری نسبت به مدلهای عمومی دارند.
دادهها و سیاستهای سازمانی (𝐄𝐧𝐭𝐞𝐫𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐚𝐧𝐝 𝐏𝐨𝐥𝐢𝐜𝐢𝐞𝐬): در صورتی که نیاز به استفاده از دادههای داخلی و سیاستهای سازمانی باشد، مدلهای زبانی باید با این دادهها و سیاستها سازگار شوند. این مدلها در محیطهای کنترلشده مانند سرویسهای ابری سازمانی (Cloud Instances) اجرا میشوند و از تکنیکهایی مانند مهندسی خواستهها (Prompt Engineering) بهره میبرند. این حالت برای سازمانهایی که به کنترل کامل بر دادههای خود نیاز دارند، مناسب است و هزینههای بیشتری به همراه دارد.
سفارشیسازی و بهینهسازی مدلها (𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐅𝐢𝐧𝐞 𝐓𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐮𝐬𝐭𝐨𝐦𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧): برای سازمانهایی که نیاز به بهبود عملکرد مدلها و تطبیق آنها با نیازهای خاص خود دارند، استفاده از مدلهای سفارشیسازی شده با لایههای اضافی (Custom Layers) و یادگیری انتقالی (Transfer Learning) ضروری است. این رویکرد شامل توسعه مدلهای خاص با استفاده از دادههای سازمانی و تنظیم دقیق آنهاست. هزینههای این روش بسیار بالا است و معمولاً برای کاربردهای خاص و مهم سازمانی به کار میرود.
این چارچوب به سازمانها کمک میکند تا با توجه به حساسیت دادهها و نیازهای خود، سیاست مناسب برای استفاده از مدلهای زبانی بزرگ را انتخاب کنند.
#هوش_مصنوعی #مدلهای_زبانی #حریم_خصوصی #گارتنر #هوش_مصنوعی_در_سازمانها
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتاپلاسساینس