Salva Guido, Il 29 Aprile 2023 05:09:03 UTC, Guido Vetere <vetere.guido@gmail.com> ha scritto:
Poi viene la parte tecnicamente sfidante: c'è da fare 'prompt engineering' per evidenziare le possibili 'menzioni' del soggetto
*Please provide any relevant prompts that resulted in the model mentioning the data subject. To be able to properly address your requests, we need clear evidence that the model has knowledge of the data subject conditioned on the prompts.*
Insomma*,* la vedo dura, però credo che più di questo non potessero fare
Puoi elaborare? Tecnicamente hanno innumerevoli metodi per risolvere il problema in modo efficace e definitivo. Il più semplice consiste nel ripetere la programmazione statistica (il "training") senza i dati del soggetto. Perché si dovrebbe pretendere qualcosa di meno efficace?
(giova ancora ripeterlo: un LLM non è un database)
E giova ripetere che un LLM viene programmato a partire da un enorme database. Si può tranquillamente rimuovere i dati relativi al richiedente da quel database: è solo costoso. Poi per ulteriore sicurezza si può mettere un filtro a valle che impedisce al software di inviare dati del richiedente in output. Giacomo