به گزارش آناژورنال، گوگل از مدل آزمایشی VaultGemma رونمایی کرد؛ مدلی که با تکنیک‌های پیشرفته حفظ حریم خصوصی ساخته شده و کمتر احتمال دارد داده‌های حساس کاربران را به‌خاطر بسپارد.
چرا حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی اهمیت دارد؟
یکی از خطرات مدل‌های زبانی بزرگ این است که گاهی داده‌های آموزشی خود را کلمه‌به‌کلمه تکرار می‌کنند.
اگر این داده‌ها شامل اطلاعات شخصی یا محتوای دارای کپی‌رایت باشد، می‌تواند به نقض حریم خصوصی یا مشکلات حقوقی جدی منجر شود.
تکنیک‌های پیشرفته VaultGemma
گوگل از تکنیکی به نام Differential Privacy استفاده کرده است که با تزریق نویز حساب‌شده در طول آموزش، از یادآوری جزئیات دقیق توسط مدل جلوگیری می‌کند.
موفقیت اصلی تیم گوگل، کشف «قوانین مقیاس‌پذیری» برای ایجاد تعادل بین بودجه حریم خصوصی، بودجه محاسباتی و بودجه داده است.
کاربردهای پیشنهادی و محدودیت‌ها
این تکنیک برای مدل‌های کوچک‌تر و هدفمند مناسب است، مانند خلاصه‌سازی ایمیل‌ها یا پیشنهاد پاسخ‌های بهتر، و احتمالاً در مدل‌های غول‌پیکر همه‌منظوره استفاده نخواهد شد.
دسترسی و مشخصات فنی
VaultGemma یک مدل وزن‌باز بر پایه Gemma 2 است و تنها ۱ میلیارد پارامتر دارد.
این مدل در پلتفرم‌های Hugging Face و Kaggle برای دانلود در دسترس است.
سوالات متداول:
VaultGemma چیست و چه کاربردی دارد؟
VaultGemma مدل آزمایشی گوگل است که با تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی ساخته شده و از تکرار ناخواسته داده‌های حساس کاربران جلوگیری می‌کند.
چگونه VaultGemma حریم خصوصی را حفظ می‌کند؟
این مدل از روش Differential Privacy استفاده می‌کند که با تزریق نویز حساب‌شده در طول آموزش، جزئیات دقیق داده‌ها را مخفی نگه می‌دارد.
VaultGemma برای چه مدل‌هایی مناسب است؟
این مدل برای سیستم‌های کوچک و هدفمند مناسب است، مانند خلاصه‌سازی ایمیل یا پیشنهاد پاسخ‌های بهتر، و احتمالاً برای مدل‌های غول‌پیکر همه‌منظوره استفاده نمی‌شود.
مشخصات فنی VaultGemma چیست؟
VaultGemma یک مدل وزن‌باز بر پایه Gemma 2 است، شامل ۱ میلیارد پارامتر و برای دانلود در Hugging Face و Kaggle در دسترس می‌باشد.
این مدل چه تاثیری بر آینده هوش مصنوعی گوگل دارد؟
موفقیت VaultGemma نشان می‌دهد گوگل می‌تواند مدل‌های قدرتمند بسازد که در عین حال حریم خصوصی کاربران را حفظ کرده و از بازگو کردن اطلاعات حساس جلوگیری کند.
