Para garantir que o seu modelo de linguagem não memorize informações sensíveis, você pode seguir algumas práticas de segurança de dados, tais como:

1. Pré-processamento: antes de treinar o seu modelo de linguagem, você pode pré-processar os dados e remover qualquer informação sensível, como CPF, RG e senhas. Você pode usar técnicas de limpeza de dados para remover esses tipos de informações.

2. Anonimização de dados: ao invés de remover completamente os dados sensíveis, você pode substituí-los por valores genéricos, mantendo o formato original do dado.

3. Controle do treinamento: tenha um plano para o processo de treinamento que lhe permita monitorar e verificar as informações que estão sendo utilizadas durante o treino. Essa estratégia pode ajudar a garantir que o modelo não está aprendendo informações sensíveis.

Lembre-se de que, mesmo seguindo essas práticas, ainda é possível que o seu modelo de linguagem aprenda informações sensíveis de forma acidental. Portanto, é importante ter um plano de contingência para lidar com qualquer violação de segurança de dados.
เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลภาษาของคุณไม่ได้จดจำข้อมูลที่ละเอียดอ่อน คุณสามารถปฏิบัติตามหลักปฏิบัติด้านความปลอดภัยของข้อมูลบางอย่าง เช่น: 1. การประมวลผลล่วงหน้า: ก่อนที่จะฝึกโมเดลภาษาของคุณ คุณสามารถประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและลบข้อมูลที่ละเอียดอ่อนใดๆ เช่น CPF, ID และ รหัสผ่าน คุณสามารถใช้เทคนิคการล้างข้อมูลเพื่อลบข้อมูลประเภทนี้ได้ 2. การทำให้ข้อมูลไม่ระบุชื่อ: แทนที่จะลบข้อมูลที่ละเอียดอ่อนออกทั้งหมด คุณสามารถแทนที่ด้วยค่าทั่วไป โดยคงรูปแบบข้อมูลดั้งเดิมไว้ 3. การควบคุมการฝึกอบรม: มีแผนกระบวนการฝึกอบรมที่ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบและตรวจสอบข้อมูลที่ใช้ในระหว่างการฝึกอบรมได้ กลยุทธ์นี้สามารถช่วยให้แน่ใจว่าแบบจำลองไม่ได้เรียนรู้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โปรดทราบว่าแม้ว่าคุณจะปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติเหล่านี้ ก็ยังสามารถเป็นไปได้ที่โมเดลภาษาของคุณจะเรียนรู้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่ตั้งใจ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องมีแผนฉุกเฉินเพื่อจัดการกับการละเมิดความปลอดภัยของข้อมูล
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence