哪些保护措施对于基于大语言模型的医疗应用是至关重要的?

哪些保护措施对于基于大语言模型的医疗应用是至关重要的?

为了确保LLM遵守GDPR等数据隐私法,可以设计护栏来实施一些关键措施。首先,可以将llm配置为尊重用户同意,确保仅在用户提供明确同意的情况下才处理数据。该模型应能够告知用户有关数据收集和使用实践的信息,并提供GDPR要求的数据访问或删除选项。

护栏还可以防止收集不必要的个人信息。例如,llm应避免请求或处理敏感数据,除非手头的任务明确需要。这符合GDPR数据最小化原则,即只收集最少的必要数据。另外,护栏可以包括在数据被处理或存储之前对其进行匿名化的功能,从而确保没有个人信息被绑定到所生成的输出。

此外,可以实施护栏,以确保LLM遵守GDPR规定的数据主体的权利,例如访问,纠正或删除其数据的权利。实际上,这些护栏可以允许用户轻松地请求从系统中删除其数据,并确保及时满足此类请求。这可以与定期审核相结合,以确保遵守法律并识别数据隐私机制中的任何漏洞。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
在关系数据库中,外键是什么?
“外键是关系数据库的一个基本方面,它确保数据完整性并建立表之间的关系。外键是一个表中的一列或多列,它引用另一个表中的主键。这种关系在两个表之间创建了一个链接,使得数据可以以反映现实世界连接的方式进行检索和操作。例如,如果你有一个 `Cust
Read Now
SSL如何在与传统方法相比时提升下游任务的表现?
自监督学习(SSL)通过让模型从大量未标记数据中学习,增强了下游任务的性能,因为未标记数据通常相对于标记数据集更为丰富。传统方法通常依赖于标记数据集来训练模型,而创建这些数据集既费时又费钱。相比之下,自监督学习通过预测数据本身的部分内容来训
Read Now
神经网络中的结构化数据和非结构化数据有什么区别?
在神经网络中使用梯度来在训练过程中更新模型的权重。梯度是损失函数相对于每个权重的偏导数,指示最小化损失所需的变化方向和幅度。 在反向传播期间,针对每个层计算梯度,并且使用诸如随机梯度下降 (SGD) 或Adam之类的优化算法来更新权重。这
Read Now

AI Assistant