「生成型人工知能サービスの基本セキュリティ要件」は意見を公募しており、個人情報を含むコーパスの利用には当該主体の認可が必要となります。
10月12日のニュース、国家情報セキュリティ標準化技術委員会の公式ウェブサイトによると、同委員会は技術文書「生成的人工知能サービスのセキュリティの基本要件」の草案を策定したとのこと。 「。」技術文書は現在コメントを受け付けておりますので、ご意見・ご提案がございましたら、10月25日24時までにフィードバックをお願いいたします
「要件」を記載しております生成型人工知能サービスの基本的なセキュリティ要件 (コーパス セキュリティ、モデル セキュリティ、セキュリティ対策、セキュリティ評価など) は、サービスのセキュリティ レベルを向上させるために、私の国の公衆に生成型人工知能サービスを提供するプロバイダーに適しています。 、またはプロバイダーが独自にセキュリティ評価を実施するか、第三者にセキュリティ評価の実施を委託することにより、関連当局が生成型人工知能サービスのセキュリティ レベルを評価するための参考情報を提供することもできます。
このサイトを編成するための要件は次のとおりです:
- コーパス ソースのブラックリストを確立し、ブラックリスト ソースのデータをトレーニングに使用してはなりません。
- セキュリティ評価はコーパスのソースごとに実施する必要があり、単一のコーパスのソースのコンテンツに違法および有害な情報が 5% 以上含まれている場合は、ブラックリストに追加する必要があります。
- 個人情報を含むコーパスを利用する場合は、該当する個人情報主体の許可と同意を得るなど、個人情報を合法的に利用するためのその他の条件を満たす必要があります。 顔などの生体情報を含むコーパスを使用する場合は、対応する個人情報主体の書面による許可と同意を取得するか、生体情報を法的に使用するためのその他の条件を満たす必要があります。
- アノテーターは自ら評価されるべきであり、試験に合格した者にはアノテーション資格が与えられるべきであり、定期的な再訓練と評価のための仕組みと、アノテーション資格を停止または取り消す仕組みが必要である。必要。
- トレーニング プロセス中、
- 生成されたコンテンツのセキュリティは、生成された結果の品質を評価するための主な考慮事項の 1 つである必要があります。 インタラクティブなインターフェースを通じてサービスを提供する場合、次の情報をウェブサイトのトップページなどの目立つ場所に公開する必要があります。書き換えられる内容は次のとおりです。 - サービスが適用されるグループと機会、使用方法、およびその他の情報 書き換えられた内容: - さまざまなグループ、機会、目的に適したサービス情報
- #サードパーティの基本モデルの使用状況
#は、社内のさまざまな分野での応用に向けて十分に実証される必要があります。サービス範囲 生成型人工知能の必要性、適用性、安全性。
このサイトの以前のレポートによると、中国サイバースペース局、国家発展改革委員会、教育省、科学技術省、工業省を含む7部門情報技術、公安部、国家ラジオ・テレビ総局は7月10日、「生成人工知能」を発表した。インテリジェント・サービス管理に関する暫定措置は8月15日に発効する。- 「措置」では、何人も、アルゴリズム、データ、プラットフォーム等の優位性を利用して独占や不当競争を行ってはならないこと、他人の心身の健康を危険にさらし、侵害してはならないことを定めています。他者の肖像権、評判の権利、名誉の権利、プライバシーの権利および個人の権利 情報の権利; 生成人工知能サービスの透明性を高め、生成されたコンテンツの正確性と信頼性を向上させるために効果的な措置を講じる必要があります。
参考
情報セキュリティ標準委員会技術文書「生成型人工知能サービスのセキュリティに関する基本要件(案)」に関する意見募集のお知らせコメント用)
以上が「生成型人工知能サービスの基本セキュリティ要件」は意見を公募しており、個人情報を含むコーパスの利用には当該主体の認可が必要となります。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
