დიდი ენობრივი მოდელები (“LLMs”) წარმოადგენს განსაკუთრებით მასშტაბურ და კომპლექსურ მანქანური სწავლების სისტემებს, რომლებსაც შეუძლია მომხმარებლის შეკითხვებზე პასუხად შექმნან მკაფიო და დამაჯერებლად ჟღერადი — თუმცა არა აუცილებლად ჭეშმარიტი — ტექსტი. წინამდებარე ნაშრომი გთავაზობთ “LLM”-ების სიღრმისეულ და კომპლექსურ ანალიზს, რომლის მიზანია მონაცემთა დაცვის საზედამხედველო ორგანოებს დაეხმაროს ამ ახალი ტექნოლოგიით გამოწვეული სირთულეების რეგულირებასა და მათზე ეფექტიან რეაგირებაში. ნაშრომში “LLM” გაანალიზდა სამი პერსპექტივიდან: (1) ტექნოლოგიური პერსპექტივა — ის, თუ როგორ ფუნქციონირებს და როგორ ვითარდება “LLM”; (2) “LLM”-ის განვითარებასთან დაკავშირებული რისკები მონაცემთა დაცვის სფეროში; და (3) აღნიშნული რისკების შესამცირებლად ან აღმოსაფხვრელად ჩამოყალიბებული საუკეთესო პრაქტიკის მაგალითები.

იხილეთ სრული: