حاکمیت و بازبینی داده‌ها در LLMOps به چه معنا است؟ – بخش هشتم

حاکمیت و بازبینی از جنبه‌های حیاتی مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در LLMOps هستند که اطمینان می‌دهند مدل‌ها ایمن، مطابق با مقررات و از نظر عملکرد قوی هستند. این فرآیند شامل حفاظت در برابر نشت داده‌ها، کنترل دسترسی به اطلاعات، ارزیابی کامل عملکرد مدل و رعایت استانداردهای قانونی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) است.

جلوگیری از نشت داده‌های آموزشی

در هنگام توسعه و آموزش LLMs، باید از موضوعی که به‌عنوان نشت داده‌های آموزشی شناخته می‌شود، جلوگیری کرد. این اصطلاح به گنجاندن ناخواسته اطلاعات حساس از مجموعه داده آموزشی در پایگاه دانش مدل اشاره دارد که می‌تواند به نقض‌های جدی حریم خصوصی منجر شود. چنین نقض‌هایی نه‌ تنها حریم خصوصی افراد را به خطر می‌اندازند، بلکه می‌توانند پیامدهای گسترده‌تری برای حفاظت از داده‌ها و اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی داشته باشند. برای مقابله با این مشکل، یک استراتژی مؤثر که به کار گرفته می‌شود، ناشناس‌سازی داده‌ها است. قبل از اینکه داده‌های آموزشی به مدل وارد شوند، هرگونه اطلاعات حساس، به‌ویژه شناسه‌های شخصی یا داده‌های قابل ردیابی، با دقت ناشناس شده یا کاملا حذف می‌شوند. این فرآیند شامل تغییر یا رمزنگاری شناسه‌های شخصی است تا افرادی که داده‌ها به آن‌ها مربوط می‌شود، به ‌راحتی قابل شناسایی نباشند و بدین ترتیب حریم خصوصی آن‌ها حفظ شود. قطعه کد زیر یک مثال ساده در این زمینه را نشان می‌دهد.

[“بیمار”, “جان”, “دو”, “متولد”, “در”, “هفتم”, “تیر”, “1359”, “تشخیص”, “داده‌شده”, “با”, “دیابت”]

→

[“بیمار”, “[نام]”, “متولد”, “در”, “[تاریخ]”, “تشخیص”, “داده‌شده”, “با”, “دیابت”]

رویکرد دیگر، استفاده از تکنیک‌های حریم خصوصی تفاضلی در مرحله آموزش مدل است. حریم خصوصی تفاضلی سیستمی برای اشتراک عمومی اطلاعات درباره یک مجموعه داده است که الگوهای گروهی در داده‌ها را توصیف می‌کند، در حالی که اطلاعات مربوط به افراد در مجموعه داده را مخفی نگه می‌دارد. برای مثال، در مورد قبلی، رویکرد فوق به صورت زیر است:

[“بیمار”, “جان”, “دو”, “متولد”, “در”, “هفتم”, “تیر”, “1359”, “تشخیص”, “داده‌شده”, “با”, “دیابت”]

با اعمال حریم خصوصی تفاضلی، سن و نام ممکن است به ‌صورت تصادفی تغییر کنند. این تغییر جزئی است و ویژگی‌های آماری مجموعه داده را به‌طور قابل‌توجهی تغییر نمی‌دهد، اما به‌طور مؤثری از یادگیری و بازتولید جزئیات دقیق از سوابق بیماران توسط مدل جلوگیری می‌کند:

[“بیمار”, “موضوع الف”, “متولد”, “در”, “سی‌ام”, “خرداد”, “1359”, “تشخیص”, “داده‌شده”, “با”, “دیابت”]

در نتیجه، LLM روی این نسخه اصلاح‌شده و «نویزدار» مجموعه داده آموزش می‌بیند. نتیجه این فرآیند آموزشی، مدلی است که الگوهای کلی مانند درمان‌های رایج برای گروه‌های سنی یا علائم خاص را یاد گرفته، بدون اینکه بتواند جزئیات دقیق از سوابق بیماران خاص را شناسایی یا فاش کند.

کنترل دسترسی

یکی دیگر از موضوعات مهمی که باید به آن دقت شود، کنترل دسترسی به دانش موجود در یک LLM است. هدف این است که اطمینان حاصل شود کاربران یا گروه‌های کاربری مختلف فقط به اطلاعاتی دسترسی دارند که برای نقش‌های خاص آن‌ها مرتبط و مجاز است. برای دستیابی به این هدف، رویکردی نظام‌مند شامل تقسیم‌بندی کاربران، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) و مدیریت دقیق داده‌ها ضروری است. در هسته این رویکرد، پیاده‌سازی RBAC قرار دارد، جایی که کاربران به نقش‌های متمایزی مانند مدیر، توسعه‌دهنده، تحلیلگر و کاربر نهایی دسته‌بندی می‌شوند، که هر کدام دارای امتیازات دسترسی متناسب هستند. این نقش‌ها دامنه اقداماتی که یک کاربر می‌تواند انجام دهد و میزان دانش مدل که می‌تواند به آن دسترسی داشته باشد را تعریف می‌کنند.
مکمل این سیستم، توسعه رابط‌ها یا APIهای مختلف برای تعامل با LLM است. هر رابط برای نقش‌های کاربری خاص طراحی شده و عملکرد را به آنچه برای هر نقش ضروری و مناسب است محدود می‌کند. برای مثال، رابط کاربری برای کاربر نهایی ممکن است دسترسی را تنها به پرس‌وجوهای ساده محدود کند، در حالی که رابط توسعه‌دهنده ممکن است قابلیت‌های گسترده‌تری از جمله بینش‌هایی درباره داده‌های آموزشی مدل ارائه دهد: