事實上，有些數據輸入模型風險太大。有些可能帶來重大風險，例如隱私侵犯或偏見。

譯自Clean Data, Trusted Model: Ensure Good Data Hygiene for Your LLMs，作者 Chase Lee。

大語言模型 (LLM)已成為創造力的強大引擎，將簡單的提示轉化為一個充滿可能性的世界。

但其潛在能力之下隱藏著一個關鍵挑戰。流入LLM的數據涉及無數企業系統，這種相互關聯性對組織構成了不斷增長的數據安全威脅。

LLM 處于萌芽階段，并不總是被完全理解。根據模型的不同，其內部運作可能是一個黑匣子，即使對其創建者來說也是如此——這意味著我們無法完全理解輸入的數據會發生什么，以及它可能如何或在哪里輸出。

為了消除風險，組織需要構建執行嚴格數據清理的基礎設施和流程，對輸入和輸出進行持續監控和分析。

模型清單：清點正在部署的內容

正如俗話所說，“看不見的東西無法保護。”在生產和開發階段維護一個全面的模型清單對于實現透明度、問責制和運營效率至關重要。

在生產中，跟蹤每個模型對于監控性能、診斷問題和執行及時更新至關重要。在開發過程中，清單管理有助于跟蹤迭代，促進模型推廣的決策過程。

明確地說，這不是一項“記錄保存任務”——一個健壯的模型清單對于建立人工智能驅動系統中的可靠性和信任絕對至關重要。

數據映射：了解正在向模型提供什么數據

數據映射是負責任的數據管理的關鍵組成部分。它涉及一個細致的過程，以理解輸入這些模型的數據的來源、性質和數量。

了解數據的來源至關重要，無論它是否包含個人身份信息 (PII) 或受保護的健康信息 (PHI) 等敏感信息，尤其是在處理大量數據的情況下。

了解精確的數據流是必須的；這包括跟蹤哪些數據進入哪些模型，何時使用這些數據以及出于什么特定目的。這種級別的洞察力不僅增強了數據治理和合規性，還有助于降低風險和保護數據隱私。它確保機器學習操作保持透明、負責并符合道德標準，同時優化數據資源的利用以獲得有意義的見解和模型性能改進。

數據映射與通常針對通用數據保護條例 (GDPR) 等法規而進行的合規工作非常相似。正如 GDPR 要求徹底了解數據流、正在處理的數據類型及其目的一樣，數據映射練習將這些原則擴展到機器學習領域。通過將類似的實踐應用于法規遵從性和模型數據管理，組織可以確保其數據實踐在運營的所有方面都遵守最高標準的透明度、隱私和問責制，無論是履行法律義務還是優化人工智能模型的性能。

數據輸入清理：清除有風險的數據

“輸入垃圾，輸出垃圾”這句話在 LLM 中從未如此真實。僅僅因為你擁有大量數據來訓練模型并不意味著你應該這樣做。你使用的任何數據都應該有一個合理且明確的目的。

事實上，有些數據輸入模型的風險太大。有些可能帶來重大風險，例如隱私侵犯或偏見。

建立一個健壯的數據清理流程以過濾掉此類有問題的 data point 至關重要，并確保模型預測的完整性和公平性。在這個數據驅動的決策時代，輸入的質量和適用性與模型本身的復雜性一樣重要。

一種越來越流行的方法是對模型進行對抗性測試。就像選擇干凈且有目的的數據對于模型訓練至關重要，在開發和部署階段，評估模型的性能和魯棒性同樣至關重要。這些評估有助于檢測模型預測可能產生的潛在偏差、漏洞或意外后果。

已經有一個不斷增長的初創公司市場專門提供此類服務的專業服務。這些公司提供寶貴的專業知識和工具來嚴格測試和挑戰模型，確保它們符合道德、法規和性能標準。

數據輸出清理：建立信任和一致性

數據清理不僅限于大語言模型中的輸入；它還擴展到生成的內容。鑒于 LLM 本質上不可預測的特性，輸出數據需要仔細審查才能建立有效的防護欄。

輸出不僅應該是相關的，而且還應該在預期用途的上下文中連貫且合理。未能確保這種連貫性會迅速削弱對系統的信任，因為無意義或不恰當的響應會產生不利后果。

隨著組織繼續采用 LLM，他們需要密切關注模型輸出的清理和驗證，以維護任何 AI 驅動系統的可靠性和可信度。

在創建和維護輸出規則以及構建用于監視輸出的工具時納入各種利益相關者和專家是成功保護模型的關鍵步驟。

將數據衛生付諸實踐

在業務環境中使用 LLM 不再是一種選擇；它對于保持領先地位至關重要。這意味著組織必須制定措施來確保模型安全和數據隱私。數據清理和細致的模型監控是一個好的開始，但 LLM 的格局發展很快。隨時了解最新和最偉大的信息以及法規將是持續改進流程的關鍵。