ഇന്ന് ഞങ്ങൾ ടെക്സ്റ്റിലെ വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിവരങ്ങൾ (PII) കണ്ടെത്താനും മായ്ച്ചുമറയ്ക്കാനും സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ-വെയിറ്റ് മോഡലായ OpenAI Privacy Filter പുറത്തിറക്കുന്നു. സുരക്ഷിതമായി AI ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പ്രായോഗിക അടിസ്ഥാനസൗകര്യം നൽകുന്നതിലൂടെ, തുടക്കത്തിൽ തന്നെ ശക്തമായ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷാ പരിരക്ഷകളും നടപ്പിലാക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളും മോഡലുകളും ഉൾപ്പെടെ, കൂടുതൽ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായുള്ള ഞങ്ങളുടെ വിശാലമായ ശ്രമത്തിന്റെ ഭാഗമാണ് ഈ റിലീസ്.
Privacy Filter വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ കണ്ടെത്താനുള്ള അത്യാധുനിക കഴിവുള്ള ഒരു ചെറിയ മോഡൽ ആണ്. ഇത് ഉയർന്ന-ത്രൂപുട്ട് സ്വകാര്യത വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്, കൂടാതെ അസംഘടിത ടെക്സ്റ്റിൽ PII-യെ സന്ദർഭബോധത്തോടെ കണ്ടെത്താനും കഴിയും. ഇതിന് ലോക്കലായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, അതായത് നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ വിട്ടുപോകാതെ തന്നെ PII മാസ്ക് ചെയ്യുകയോ റെഡാക്റ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് ദൈർഘ്യമേറിയ ഇൻപുട്ടുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ് ചെയ്യുകയും വേഗത്തിലുള്ള ഒറ്റ പാസിൽ റിഡാക്ഷൻ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
OpenAI-ൽ, ഞങ്ങളുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്ന പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങളിൽ Privacy Filter-ന്റെ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്ത പതിപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഏറ്റവും പുതിയ AI കഴിവുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, വിപണിയിൽ നിലവിലുള്ളതിനെക്കാൾ ഉയർന്ന സ്വകാര്യതാ മാനദണ്ഡം സ്ഥാപിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നതിനാലാണ് Privacy Filter വികസിപ്പിച്ചത്. ഞങ്ങൾ ഇന്ന് പുറത്തിറക്കുന്ന Privacy Filter പതിപ്പ്, വിലയിരുത്തലിനിടെ തിരിച്ചറിഞ്ഞ അനോട്ടേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരുത്തിയ ശേഷം, PII-Masking-300k ബെഞ്ച്മാർക്കിൽ അത്യാധുനിക പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നു.
ഈ റിലീസോടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ സ്വന്തം പരിതസ്ഥിതികളിൽ Privacy Filter പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും, അത് അവരുടെ സ്വന്തം ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യാനും, പരിശീലനം, ഇൻഡെക്സിംഗ്, ലോഗിംഗ്, റിവ്യൂ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ ശക്തമായ സ്വകാര്യതാ സംരക്ഷണങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളിക്കാനും കഴിയും.
ആധുനിക AI സിസ്റ്റങ്ങളിലെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷണം പാറ്റേൺ മാച്ചിംഗിനെക്കാൾ കൂടുതല് കാര്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത PII കണ്ടെത്തൽ ഉപകരണങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഫോൺ നമ്പറുകളും ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങളും പോലുള്ള ഫോർമാറ്റുകൾക്കായി നിശ്ചിത നിയമങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. പരിമിതമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇവ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കാം, പക്ഷേ കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പലപ്പോഴും കണ്ടെത്താതെ പോകുകയും സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ ബുദ്ധിമുട്ടുകയും ചെയ്യുന്നു.
Privacy Filter കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഭാഷാ ബോധവും സന്ദർഭ ബോധവും ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ പ്രകടനത്തിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ശക്തമായ ഭാഷാ ധാരണയും സ്വകാര്യത-നിർദ്ദിഷ്ട ലേബലിംഗ് സിസ്റ്റവും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ശരിയായ തീരുമാനം സന്ദർഭത്തെ ആശ്രയിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ, അസംഘടിതമായ ടെക്സ്റ്റിലെ കൂടുതൽ വിപുലമായ PII ശ്രേണികളെ ഇത് കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. പൊതുവായതിനാൽ സംരക്ഷിക്കേണ്ട വിവരങ്ങളും, ഒരു സ്വകാര്യ വ്യക്തിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതിനാൽ മറയ്ക്കുകയോ മായ്ച്ചുകളയുകയോ ചെയ്യേണ്ട വിവരങ്ങളും തമ്മിൽ ഇത് കൂടുതൽ നന്നായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
ഫലമോ, അത്യാധുനിക നിലവാരത്തിലുള്ള സ്വകാര്യതാ ഫിൽറ്ററിംഗ് പ്രകടനം നൽകാൻ മതിയായ ശക്തിയുള്ള ഒരു മോഡൽ ആണ്. അതേ സമയം, മോഡൽ പ്രാദേശികമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ മതിയായത്ര ചെറുതുമാണ്—അതായത്, ഇനിയും ഫിൽറ്റർ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയാനാകാത്തതാക്കുന്നതിനായി ഒരു സർവറിലേക്ക് അയയ്ക്കേണ്ടതില്ലാതെ, വെളിപ്പെടാനുള്ള അപകടസാധ്യത കുറവോടെ ഉപകരണത്തിൽ തന്നെ തുടരാൻ കഴിയും.
Privacy Filter സ്പാൻ ഡീകോഡിംഗോടുകൂടിയ ഒരു ദ്വിദിശ ടോക്കൺ-വർഗ്ഗീകരണ മോഡലാണ്. ഇത് ഒരു ഓട്ടോറെഗ്രസീവ് പ്രീട്രെയിൻഡ് ചെക്ക്പോയിന്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുകയും തുടർന്ന് സ്വകാര്യത ലേബലുകളുടെ ഒരു സ്ഥിരമായ ടാക്സോണമിയിലുടനീളം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ടോക്കൺ ക്ലാസിഫയർ ആയി അനുയോജ്യമാക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. ടോക്കൺഅനുസരിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പകരം, ഇത് ഒരു ഒറ്റ പാസിൽ ഒരു ഇൻപുട്ട് ശ്രേണിയെ ലേബൽ ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് നിയന്ത്രിതമായ Viterbi പ്രക്രിയ ഉപയോഗിച്ച് യോജിച്ച സ്പാനുകൾ ഡീകോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഈ ആർക്കിടെക്ചർ Privacy Filter-ന് പ്രൊഡക്ഷൻ ഉപയോഗത്തിനായി ചില പ്രയോജനകരമായ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നു:
- വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും: എല്ലാ ടോക്കണുകളും ഒരു ഫോർവേഡ് പാസിൽ ലേബൽ ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
- സന്ദർഭബോധമുള്ളത്: ചുറ്റുപാടിലുള്ള സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി PII സ്പാനുകൾ കണ്ടെത്താൻ ഭാഷ സഹായിക്കുന്നു.
- ലോംഗ്-കോൺടെക്സ്റ്റ്: പുറത്തിറക്കിയ മോഡൽ 128,000 ടോക്കൺ വരെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- ക്രമീകരിക്കാവുന്നത്: ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയെ ആശ്രയിച്ച് റിക്കോളും പ്രിസിഷനും തമ്മിൽ സന്തുലനം കൈവരിക്കാൻ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് പോയിന്റുകൾ ക്രമീകരിക്കാം.
പുറത്തുവിട്ട മോഡലിന് ആകെ 1.5B പാരാമീറ്ററുകളുണ്ട്; അതിൽ 50M സജീവ പാരാമീറ്ററുകളാണ്.
Privacy Filter എട്ട് വിഭാഗങ്ങളിലായി സ്പാനുകൾ പ്രവചിക്കുന്നു:
സ്വകാര്യ വ്യക്തിസ്വകാര്യ വിലാസംസ്വകാര്യ ഇമെയിൽസ്വകാര്യ_ഫോൺprivate_urlസ്വകാര്യ തീയതിഅക്കൗണ്ട്_നമ്പർരഹസ്യം
account_number വിഭാഗം ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് നമ്പറുകളും ബാങ്ക് അക്കൗണ്ട് നമ്പറുകളും പോലുള്ള ബാങ്കിംഗ് വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ തരത്തിലുള്ള അക്കൗണ്ട് നമ്പറുകൾ മറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. secret പാസ്വേഡുകളും API കീകളും പോലുള്ള കാര്യങ്ങൾ മറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ഈ ലേബലുകൾ BIOES സ്പാൻ ടാഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡീകോഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ വൃത്തിയുള്ളതും കൂടുതൽ യോജിച്ചതുമായ മാസ്കിംഗ് അതിർത്തികൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഉദാഹരണം
വിഷയം: Q2 ആസൂത്രണ തുടർനടപടി
ഹായ് ജോർദാൻ,
ഇന്ന് നേരത്തെ കൂടിക്കാഴ്ച നടത്തിയതിന് വീണ്ടും നന്ദി. Q2 റോൾഔട്ടിനായുള്ള പരിഷ്കരിച്ച ടൈംലൈൻ പങ്കിടാനും ഉൽപ്പന്ന ലോഞ്ച് 18.09.2026-ന് ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്തിരിക്കുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കാനും ഞാൻ ആഗ്രഹിച്ചു. റഫറൻസിനായി, പ്രോജക്റ്റ് ഫയൽ 4829-1037-5581-ന്റെ കീഴിൽ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഭാഗത്ത് എന്തെങ്കിലും മാറ്റമുണ്ടെങ്കിൽ, maya.chen@example.com എന്ന വിലാസത്തിൽ ഇവിടെ സ്വതന്ത്രമായി മറുപടി നൽകുകയോ +1 (415) 555-0124 എന്ന നമ്പറിൽ എന്നെ വിളിക്കുകയോ ചെയ്യാം.
മികച്ച ആശംസകളോടെ,
മായ ചെന്
വ്യക്തിഗത തിരിച്ചറിയൽ സൂചകങ്ങൾ മറച്ചതിന് ശേഷമുള്ള പാഠം
വിഷയം: Q2 ആസൂത്രണ തുടർനടപടി
ഹായ് [PRIVATE_PERSON],
ഇന്ന് നേരത്തെ കൂടിക്കാഴ്ച നടത്തിയതിന് വീണ്ടും നന്ദി. Q2 റോൾഔട്ടിനായുള്ള പുതുക്കിയ ടൈംലൈൻ സംബന്ധിച്ച അപ്ഡേറ്റ് നൽകാനും, ഉൽപ്പന്ന ലോഞ്ച് [PRIVATE_DATE] ന് ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്തിരിക്കുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കാനും ഞാൻ ആഗ്രഹിച്ചു. റഫറൻസിനായി, പ്രോജക്റ്റ് ഫയൽ [ACCOUNT_NUMBER] എന്നതിന്റെ കീഴിൽ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഭാഗത്ത് എന്തെങ്കിലും മാറ്റമുണ്ടെങ്കിൽ, ഇവിടെ [PRIVATE_EMAIL] എന്ന വിലാസത്തിൽ മടിക്കാതെ മറുപടി നൽകാം അല്ലെങ്കിൽ [PRIVATE_PHONE] എന്ന നമ്പറിൽ എന്നെ വിളിക്കാം.
മികച്ച ആശംസകളോടെ,
[PRIVATE_PERSON]
ഞങ്ങൾ പ്രൈവസി ഫിൽറ്റർ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളിലായി വികസിപ്പിച്ചു.
ആദ്യം, മോഡൽ കണ്ടെത്തേണ്ട ഭാഗങ്ങളുടെ തരങ്ങളെ നിർവചിക്കുന്ന ഒരു സ്വകാര്യത- വർഗ്ഗീകരണം ഞങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചു. ഇതിൽ വ്യക്തിഗത തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങൾ, ബന്ധപ്പെടാനുള്ള വിവരങ്ങൾ, വിലാസങ്ങൾ, സ്വകാര്യ തീയതികൾ, ക്രെഡിറ്റ്, ബാങ്കിംഗ് വിവരങ്ങൾ പോലുള്ള പല തരത്തിലുള്ള അക്കൗണ്ട് നമ്പറുകൾ, കൂടാതെ API കീകളും പാസ്വേഡുകളും പോലുള്ള രഹസ്യ വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
രണ്ടാമതായി, ലാംഗ്വേജ്-മോഡലിംഗ് ഹെഡിന് പകരം ടോക്കൺ-ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഹെഡ് ഘടിപ്പിച്ച്, മേൽനോട്ടമുള്ള വർഗ്ഗീകരണ ലക്ഷ്യം ഉപയോഗിച്ച് പിന്നീട് വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിച്ച്, മുൻപരിശീലനം നേടിയ മോഡൽ ദ്വിദിശ ടോക്കൺ ക്ലാസിഫയറാക്കി മാറ്റി.
മൂന്നാമതായി, യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള ടെക്സ്റ്റും സങ്കീർണ്ണമായ സ്വകാര്യതാ പാറ്റേണുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പൊതുവായി ലഭ്യമായതും കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ചതുമായ ഡാറ്റയുടെ ഒരു മിശ്രണത്തിൽ ഞങ്ങൾ പരിശീലനം നടത്തി. പൊതു ഡാറ്റയിലെ ചില ഭാഗങ്ങളിൽ ലേബലുകൾ അപൂർണ്ണമായിരുന്നിടത്ത്, കവറേജ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾ മോഡൽ-സഹായത്തോടെയുള്ള അനോട്ടേഷനും അവലോകനവും ഉപയോഗിച്ചു. ഫോർമാറ്റുകൾ, സന്ദർഭങ്ങൾ, സ്വകാര്യതയുടെ ഉപവിഭാഗങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളം വൈവിധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ സിന്തറ്റിക് ഉദാഹരണങ്ങളും സൃഷ്ടിച്ചു.
ഇൻഫറൻസ് സമയത്ത്, മോഡലിന്റെ ടോക്കൺ-തല പ്രവചനങ്ങൾ നിയന്ത്രിത സീക്വൻസ് ഡീകോഡിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് സുസംഘടിതമായ ഭാഗങ്ങളാക്കി ഡീകോഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ സമീപനം മുൻപരിശീലനം നൽകിയ മോഡലിന്റെ വിശാലമായ ഭാഷാ ഗ്രഹണം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട്, സ്വകാര്യത കണ്ടെത്തലിനായി അതിനെ പ്രത്യേകമാക്കുന്നു.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിലും കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും സന്ദർഭത്തോട് കൂടുതൽ സംവേദനക്ഷമമായതുമായ കേസുകൾ പരിശോധിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത അധിക സിന്തറ്റിക്, ചാറ്റ്-ശൈലിയിലുള്ള വിലയിരുത്തലുകളിലും ഞങ്ങൾ Privacy Filter നെ വിലയിരുത്തി.
PII-Masking-300k(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു) ബെഞ്ച്മാർക്കിൽ, Privacy Filter 96% എന്ന F1 സ്കോർ നേടുന്നു (94.04% പ്രിസിഷനും 98.04% റിക്കോളും). റിവ്യൂ സമയത്ത് തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഡാറ്റാസെറ്റ് അനോട്ടേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കുന്ന ബെഞ്ച്മാർക്കിന്റെ തിരുത്തിയ പതിപ്പിൽ, F1 സ്കോർ 97.43% ആണ് (96.79% പ്രെസിഷനും 98.08% റിക്കാളും).
മോഡൽ കാര്യക്ഷമമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താനാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ചെറിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാലും ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്കുകളിലെ കൃത്യത വേഗത്തിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു; F1 സ്കോർ 54%-ൽ നിന്ന് 96%-ലേക്ക് ഉയർത്തുകയും, ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തിയ ഡൊമെയ്ൻ-അഡാപ്റ്റേഷൻ ബെഞ്ച്മാർക്കിൽ സാച്ചുറേഷനോട് അടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ബെഞ്ച്മാർക്ക് പ്രകടനത്തിന് അതീതമായി, ശബ്ദമുള്ള യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ടെക്സ്റ്റിൽ പ്രായോഗിക സ്വകാര്യതാ ഫിൽറ്ററിംഗിനായി Privacy Filter രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. അതിൽ ദൈർഘ്യമേറിയ ഡോക്യുമെന്റുകൾ, അവ്യക്തമായ റഫറൻസുകൾ, മിശ്ര-ഫോർമാറ്റ് സ്ട്രിംഗുകൾ, സോഫ്റ്റ്വെയറുമായി ബന്ധപ്പെട്ട രഹസ്യങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. മോഡൽ കാർഡ് (പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു)കോഡ്ബേസുകളിൽ രഹസ്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തലിനെക്കുറിച്ചുള്ള ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയവും ബഹുഭാഷാ, വിപരീത, സന്ദർഭ-ആശ്രിത ഉദാഹരണങ്ങളിലുടനീളമുള്ള സ്ട്രെസ്-ടെസ്റ്റുകളും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.
Privacy Filter അജ്ഞാതമാക്കൽ ഉപകരണമോ, പാലന സർട്ടിഫിക്കേഷനോ, അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന പ്രാധാന്യമുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ നയ അവലോകനത്തിന് പകരക്കാരനോ അല്ല. ഇത് കൂടുതൽ വിപുലമായ ഒരു സ്വകാര്യത-പ്രധാനമായ ഡിസൈൻ സംവിധാനത്തിലെ ഒരു ഘടകമാണ്.
അതിന്റെ പെരുമാറ്റം അതിനെ പരിശീലിപ്പിച്ച ലേബൽ ടാക്സോണമിയും തീരുമാന അതിരുകളും ആണ് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നത്. വ്യത്യസ്ത സ്ഥാപനങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ മാസ്കിംഗ് നയങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കാം. ആ നയങ്ങൾക്ക് ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യനിർണ്ണയമോ കൂടുതൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗോ ആവശ്യമായേക്കാം. പരിശീലന വിതരണത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ഭാഷകൾ, ലിപികൾ, നാമകരണ രീതികൾ, ഡൊമെയ്നുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം പ്രകടനം വ്യത്യാസപ്പെടാം.
എല്ലാ മോഡലുകളെയും പോലെ, Privacy Filter-നും പിഴവുകൾ വരുത്താൻ കഴിയും. ഇത് അപൂർവമായി ഐഡന്റിഫയറുകളെയോ അവ്യക്തമായ സ്വകാര്യ പരാമർശങ്ങളെയോ കാണാതെ പോകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, കൂടാതെ സന്ദർഭം പരിമിതമായിരിക്കുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ചെറിയ ശ്രേണികളിൽ, എന്റിറ്റികളെ അമിതമായി അല്ലെങ്കിൽ അപര്യാപ്തമായി റെഡാക്റ്റ് ചെയ്യാനും സാധ്യതയുണ്ട്. നിയമ, മെഡിക്കൽ, സാമ്പത്തിക പ്രവാഹങ്ങൾ പോലുള്ള ഉയർന്ന-സെൻസിറ്റിവിറ്റിയുള്ള മേഖലകളിൽ, മനുഷ്യരുടെ അവലോകനവും ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യനിർണ്ണയവും ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗും ഇപ്പോഴും പ്രധാനമാണ്.
മുഴുവൻ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിലുടനീളം കൂടുതൽ ശക്തമായ സ്വകാര്യതാ സംരക്ഷണം പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ OpenAI Privacy Filter പുറത്തിറക്കുന്നു.
മോഡൽ ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ്(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു) യും Github(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു)യും വഴി അപ്പാച്ചെ 2.0 ലൈസൻസിന് കീഴിൽ ഇന്ന് ലഭ്യമാണ്. ഇത് പരീക്ഷണം, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ, വാണിജ്യ വിന്യാസം എന്നിവയ്ക്കായി ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്, കൂടാതെ വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ വിതരണങ്ങൾക്കും പ്രൈവസി പോളിസികൾക്കും അനുസരിച്ച് ഇത് ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
മോഡലിനൊപ്പം, മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ, ലേബൽ ടാക്സോണമി, ഡീകോഡിംഗ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ഉദ്ദേശിച്ച ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾ, വിലയിരുത്തൽ ക്രമീകരണം, അറിയപ്പെടുന്ന പരിമിതികൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡോക്യുമെന്റേഷനും ഞങ്ങൾ പങ്കിടുന്നു, അതുവഴി ടീമുകൾക്ക് മോഡൽ എന്തിലാണ് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നത് എന്നും അത് എവിടെയാണ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് എന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
AI സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം സ്വകാര്യതയുടെ സംരക്ഷണം ഗവേഷണം, ഉൽപ്പന്ന രൂപകൽപ്പന, മൂല്യനിർണയം, ഡിപ്ലോയ്മെന്റ് എന്നിവയിലുടനീളം തുടരുന്ന ഒരു ശ്രമമാണ്.
യഥാർത്ഥ ലോക AI സംവിധാനങ്ങൾക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ള, വ്യക്തമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയ ടാസ്കുകളിൽ അത്യാധുനിക കഴിവുള്ള ചെറുതും കാര്യക്ഷമവുമായ മോഡൽ എന്നത് ഞങ്ങൾ പ്രധാനമാണെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്ന ഒരു ദിശയെ Privacy Filter പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്ന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പരിശോധിക്കാനും, പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും, അനുസരിച്ച് മാറ്റാനും, മെച്ചപ്പെടുത്താനും കൂടുതൽ എളുപ്പമായിരിക്കണം എന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നതിനാൽ ഞങ്ങൾ ഇത് പുറത്തിറക്കുന്നു.
ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം മോഡൽ ലോകത്തെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുകയാണ്, സ്വകാര്യ വ്യക്തികളെക്കുറിച്ച് അല്ല. Privacy Filter അത് സാധ്യമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ഗവേഷണ, സ്വകാര്യത കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ നിന്ന് പ്രതികരണം ലഭിക്കാനും മോഡൽ പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ആവർത്തിച്ച് വികസിപ്പിക്കാനും ഞങ്ങൾ പ്രൈവസി ഫിൽറ്ററിന്റെ ഈ പ്രിവ്യൂ പുറത്തിറക്കുന്നു.
