Ich lerne ein Sprachmodell, um mit mir zu sprechen. Mein Datensatz besteht aus Whatsapp-Gesprächen. Wie kann ich sicherstellen, dass das Modell keine sensiblen Informationen lernt oder auswendig lernt? Beispiele für Informationen, die ich nicht auswendig lernen möchte: CPF, RG, Passwörter, unter anderem.
Um sicherzustellen, dass Ihr Sprachmodell keine sensiblen Informationen speichert, können Sie einige Datensicherheitspraktiken wie z.B.: 1. Vorverarbeitung: vor dem Training Ihres Sprachmodells können Sie die Daten vorverarbeiten und alle sensiblen Informationen, wie CPF, RG und Passwörter, entfernen. Sie können Datenreinigungstechniken verwenden, um diese Arten von Informationen zu entfernen. 2. Datenanonymisierung: Statt die sensiblen Daten vollständig zu entfernen, können Sie sie durch generische Werte ersetzen, indem Sie das ursprüngliche Datenformat behalten. 3. Schulungskontrolle: Haben Sie einen Plan für den Schulungsprozess, mit dem Sie die während des Trainings verwendeten Informationen überwachen und überprüfen können. Diese Strategie kann dazu beitragen, dass das Modell keine sensiblen Informationen lernt. Denken Sie daran, dass es auch nach diesen Praktiken möglich ist, sensible Informationen versehentlich zu lernen. Daher ist es wichtig, einen Notfallplan zu haben, um mit jeder Datensicherheitsverletzung umzugehen.