L'utilisation d'API publiques pour interagir avec de grands modèles de langage présente un risque important pour les entreprises, car elle compromet leur capacité à protéger leurs informations exclusives et leur propriété intellectuelle. Ces modèles, généralement hébergés par des fournisseurs tiers, ont la capacité de traiter et d'analyser de grandes quantités de données, y compris des informations sensibles sur les entreprises. Par conséquent, les entreprises qui utilisent ces API sont exposées à la perte potentielle de données confidentielles et à la possibilité pour des acteurs malveillants d'exploiter les vulnérabilités de l'architecture du modèle.
Pour atténuer ces risques, les entreprises doivent faire preuve de diligence raisonnable lors de la sélection et de la mise en œuvre de ces modèles, tout en mettant en œuvre des mesures de sécurité solides pour protéger les informations sensibles.
Imaginons que vous soyez un pêcheur de saumon très connu en Alaska et que vous souhaitiez écrire un livre sur votre vie. Dans ce livre, vous décrirez ce que les autres pêcheurs ne feront pas : vous indiquerez l'emplacement physique des meilleurs endroits où pêcher le saumon d'Alaska. Bien que vous soyez le meilleur pêcheur de votre génération, vous n'êtes pas un grand écrivain. La prochaine chose que vous ferez : vous ouvrirez une fenêtre sur votre navigateur, vous irez sur votre LLM favori accessible au public et vous l'alimenterez avec votre texte qui identifie vos lieux de pêche très secrets et vous vous attendrez à ce que LLM produise un meilleur texte. La prochaine version du LLM accessible au public donnera la bonne réponse à quiconque demande "où sont les meilleurs coins de pêche en Alaska" avant que vous n'ayez le temps de publier votre livre.
Une solution aux risques associés aux modèles linguistiques publics consiste à utiliser des modèles sur site. Ces modèles sont hébergés sur des serveurs appartenant à l'organisation, ce qui réduit le risque de dépendre des connaissances et de l'expertise de créateurs de modèles externes. LightOn fournit et déploie des LLM sur vos serveurs (On prem ou private cloud). LightOn propose Paradigm comme solution permettant aux organisations de construire et d'exécuter des modèles linguistiques sur leurs serveurs.
Paradigm ouvre la voie à l'adaptation des modèles linguistiques aux besoins spécifiques et aux cas d'utilisation de l'entreprise, plutôt que de se limiter aux capacités des modèles publics.
En termes de performances, les modèles linguistiques de LightOn sont comparables à d'autres modèles de pointe, tels que ChatGPT. Ils peuvent générer des réponses de haute qualité et faire des prédictions précises sur la probabilité d'une séquence de mots.
Dans l'ensemble, Paradigm de LightOn est une solution robuste et fiable pour les organisations qui utilisent des modèles de langage hébergés pour des tâches de NLP. Ils offrent les avantages des modèles privés, tels que le contrôle des données et la possibilité d'adapter le modèle à des besoins spécifiques. Ils offrent également les hautes performances et les capacités de modèles tels que ChatGPT.
En résumé, l'utilisation de grands modèles linguistiques publics comporte certains risques pour les organisations, en raison de leur dépendance à l'égard de l'expertise et des connaissances des créateurs de modèles externes. Une approche alternative pour atténuer ces risques est la mise en œuvre de modèles sur site, qui sont hébergés sur des serveurs appartenant à l'organisation. Paradigm de LightOn fournit une solution robuste et fiable qui confère les avantages des modèles sur site, tels que la souveraineté des données et la capacité d'adapter le modèle à des exigences spécifiques, tout en offrant des performances et des fonctionnalités comparables à celles de modèles tels que ChatGPT. Paradigm peut également être hébergé par le biais d'un nuage privé afin d'éviter les dangers associés aux grands modèles linguistiques publics ou au nuage privé.
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Comment certains Large Language Models utilisent votre savoir-faire pour améliorer leur modèle ?