Warum Sie Leitplanken in LLMs setzen sollten: Ein Überblick
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Generative KI und große Sprachmodelle sind in der Öffentlichkeit in aller Munde, seit ChatGPT für Nutzer weltweit verfügbar ist. Heute nutzen Unternehmen diese Technologien für ihre Geschäftsabläufe wie Werbung und Marketing, und die Menschen nutzen sie für Effizienz und schnelle Lösungen für ihre Probleme. Sie ist in der Gesellschaft fest verankert und benötigt daher ethische Richtlinien. Hier kommen sogenannte „Leitplanken“ ins Spiel. In diesem Blog werden wir uns damit befassen, was Leitplanken sind und welche verschiedenen Arten von Leitplanken es gibt, welchen Zweck sie erfüllen und welche Vorteile sie bieten. Die Diskussion wird mit einer Bewertung von Leitplanken als eigenständige Lösung für die Datensicherheit und deren Implementierung abgeschlossen.
Was sind Leitplanken in Large Language Models (LLMs)?
Sicherheitsmechanismen, oft als „Leitplanken“ (engl. "Guardrails") bezeichnet, spielen eine wesentliche Rolle bei der Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Korrektheit von Ausgaben in großen Sprachmodellen wie ChatGPT. Leitplanken bestehen aus einer Reihe von vordefinierten Regeln, Beschränkungen und Betriebsprotokollen, die das Verhalten und die Ausgabe von Large Language Models (LLMs) regeln. Leitplanken in LLMs sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie das Engagement des Unternehmens für eine ethische Implementierung und Integration von LLMs darstellen.
Vom technischen Standpunkt aus betrachtet, kann man es sich so vorstellen: Die Basis jeder konversationellen LLM-basierten Anwendung umfasst die folgenden Schritte oder Interventionsebenen:
- Input: Ein Benutzer sendet die Nachricht
- Retrieval: Die Anwendung leitet die Nachricht an das Sprachmodell weiter
- Generation: Der LLM erzeugt eine Antwortnachricht
- Output: Die generierte Nachricht ist die Ausgangsnachricht des Chatbots
Auf jeder dieser Interventionsebenen können Leitplanken implementiert werden, um das Verhalten der LLM-Anwendung zu steuern. Die Leitplanken können so programmiert werden, dass sie bestimmen, ob die Nachricht so wie sie ist akzeptiert, gefiltert (oder verändert) oder zurückgewiesen werden soll.
Large Language Models verbessern durch ihre menschenähnliche Textgenerierung die technologische Effizienz in Unternehmen und finden vielfältige Anwendung in der Geschäftswelt.
Large Language Models: Eine Einführung
Arten von Leitplanken in Large Language Models
Sehen wir uns die verschiedenen Arten von Leitplanken und die Auswirkungen ihrer Implementierung in wichtigen Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen an.
| Art | Beschreibung |
|---|---|
| Ethik | Ethische Leitplanken verhindern, dass Sprachmodelle diskriminierende, voreingenommene oder schädliche Ergebnisse für die Nutzer liefern. Zum Beispiel muss ein Sprachmodell in einem Unternehmen eine geschlechtsneutrale Sprache einhalten. Dies trägt dazu bei, dass das LLM innerhalb akzeptierter sozialer und moralischer Normen funktioniert. |
| Compliance | Leitplanken für die Einhaltung von Vorschriften stellen sicher, dass die LLM-Outputs den gesetzlichen Normen entsprechen, insbesondere dem Datenschutz und dem Schutz der Privatsphäre der Nutzer. Zum Beispiel dürfen Sprachmodelle in der Finanzindustrie keine vertraulichen Finanzinformationen preisgeben. Diese Art der Einhaltung von Vorschriften hilft Unternehmen bei der Einhaltung von Branchennormen. |
| Kontextbezug | Kontextbezogene Leitplanken stellen sicher, dass die LLM-Outputs dem Umfeld oder der Domäne entsprechen, in der sie angewendet werden. Zum Beispiel sollte ein Large Language Model, das für den Kundendienst eines Technologieunternehmens verwendet wird, sachdienliche technische Support-Informationen liefern und nicht nur allgemeine Antworten auf Anfragen. Diese Leitplanken stellen sicher, dass die Ergebnisse für die Zielgruppe wertvoll sind. |
| Datensicherheit | Sicherheitsleitplanken schützen LLMs gegen interne oder externe Sicherheitsbedrohungen. Sie verhindern, dass das Modell so manipuliert wird, dass es sensible Informationen preisgibt oder Fehlinformationen verbreitet. Wenn ein Sprachmodell beispielsweise für kommerzielle Interaktionen genutzt wird, kann das Setzen von Leitplanken dazu beitragen, die Offenlegung sensibler Informationen zu verhindern. |
| Adaptivität | Adaptive Leitplanken stellen sicher, dass Large Language Models mit der Zeit konform und effektiv bleiben. Diese Art von Leitplanken hilft den LLM, auf die sich ändernden Normen und Vorschriften zu reagieren. Beispielsweise können adaptive Leitplanken in der Gesundheitsbranche eingesetzt werden, um neuen Gesetzen zur Abschirmung von Patienten und sich ändernden medizinischen Richtlinien Rechnung zu tragen. |
Arten von Leitplanken in LLMs
Vorteile von Leitplanken in LLMs
Leitplanken sind wesentliche Mechanismen, die sicherstellen, dass die Ergebnisse des Modells innerhalb eines akzeptablen Rahmens von Ergebnissen arbeiten. Dies hilft, schädliche oder unbeabsichtigte Folgen zu verhindern. In Anbetracht des Mehrwerts, den sie für Unternehmen darstellen, lassen Sie uns die entscheidenden Vorteile von Leitplanken in Large Language Models betrachten:
- Sicherheit und Ethik: Leitplanken tragen dazu bei, die Generierung von anstößigen, schädlichen oder gefährlichen Inhalten zu verhindern. Sie tragen auch dazu bei, Vorurteile in LLM-Outputs zu reduzieren, indem sie sicherstellen, dass das Modell keine schädlichen Stereotypen oder Diskriminierung aufrechterhält.
- Kontrolle und Zuverlässigkeit: Leitplanken lenken Large Language Models auf bestimmte Aufgaben oder Bereiche und stellen sicher, dass der Output relevant und genau ist. Sie helfen auch, die Konsistenz der Ergebnisse aufrechtzuerhalten, was sie zuverlässiger und vorhersehbarer macht.
- Benutzererfahrung: Leitplanken sorgen für eine verbesserte Benutzererfahrung, da der Output relevant, informativ und gesellschaftlich sensibel ist. Die Erzeugung sicherer und zuverlässiger Ergebnisse stärkt das Vertrauen der Nutzer in die Technologie.
- Risikominderung: Leitplanken verringern das Risiko rechtlicher oder rufschädigender Schäden, indem sie Sprachmodellen helfen, Vorschriften und Industriestandards einzuhalten. Sie tragen auch dazu bei, die mit LLMs verbundenen Risiken zu mindern, z. B. die Verletzung der Privatsphäre und die Erzeugung schädlicher Inhalte.
- Reputation und Vertrauen: Die Implementierung von Leitplanken in Large Language Models kann dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen und einen positiven Ruf für die Organisation zu erhalten. Dies trägt dazu bei, das Engagement des Unternehmens für einen verantwortungsvollen Einsatz von Künstliche Intelligenz hervorzuheben und fördert das Vertrauen der Öffentlichkeit in ihre Technologie.
Datensicherheit und Datenschutz sind zentrale Funktionen zur Sicherung betrieblicher Daten und Wertschöpfungsketten. Schützen Sie sich bestmöglich und lassen sich umfassend zu diesem Thema beraten:
Datensicherheit: Kompakt erklärt
Bewertung der Sicherheit und Wirksamkeit von Leitplanken
Leitplanken in LLMs sind notwendig, um unvoreingenommene und kohärente Ergebnisse zu gewährleisten. Sie reichen jedoch nicht aus, um Datensicherheit und -schutz zu gewährleisten. Leitplanken können Risiken abmildern, aber nicht beseitigen. Sie sind eher wie grundlegende Verteidigungsebenen und bieten einen Rahmen für die Regulierung von Outputs und die Vermeidung unbeabsichtigter Folgen.
Darüber hinaus hängt die erfolgreiche Implementierung von Leitplanken in einem Sprachmodell von mehreren Faktoren ab, wie z. B. von ihrem Design, ihrer Implementierung und ihrer kontinuierlichen Überwachung. Um eine detaillierte Vorstellung davon zu bekommen, warum Leitplanken nicht ausreichen, um die Sicherheit und den Schutz von Daten zu gewährleisten, wollen wir uns einige Dinge ansehen, vor denen Leitplanken nicht schützen können:
- Dynamische Natur der KI: KI-Systeme entwickeln sich ständig weiter, und es entstehen neue Updates und Schwachstellen. Leitplanken sind möglicherweise nicht in der Lage, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten.
- Menschliches Versagen: Selbst wenn eine Organisation über Leitplanken verfügt, kann menschliches Versagen immer noch zu Datenverletzungen führen. Leitplanken sind für den Schutz vor solchen Verstößen nicht geeignet. So kann beispielsweise ein Mitarbeiter versehentlich sensible Informationen weitergeben.
- Böswillige Angriffe: Böswillige Akteure können Leitplanken durch ausgeklügelte Angriffe umgehen. Diese Angriffe können Schwachstellen in KI-Systemen oder deren zugrunde liegender Infrastruktur ausnutzen.
Angesichts der Grenzen der Leitplanken möchten wir betonen, dass es einige Maßnahmen gibt, die eine Organisation ergreifen kann, um die Leitplanken zu ergänzen und einen umfassenden Datenschutz zu gewährleisten:
- Aktive Schulungen: Unternehmen müssen in die regelmäßige Aktualisierung und Verfeinerung von LLMs investieren, um neue Daten zu verarbeiten, neue Bedrohungen zu erkennen und die Genauigkeit zu verbessern. Gleichzeitig müssen auch die Mitarbeiter geschult werden, um sie über bewährte Verfahren der Datensicherheit aufzuklären, potenzielle Bedrohungen zu erkennen und auf Vorfälle zu reagieren.
- AI Governance: Ein robuster AI-Governance-Rahmen bietet eine Reihe von Grundsätzen und Richtlinien für die Entwicklung, den Einsatz und die Verwaltung von KI-Systemen. Er sollte ethische Leitlinien enthalten und Fragen der Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz behandeln.
- Compliance: Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -vorschriften ist unerlässlich, um das Vertrauen zu erhalten und rechtliche Sanktionen zu vermeiden. Organisationen müssen über die gesetzlichen Anforderungen informiert sein und Maßnahmen zur Einhaltung der Compliance ergreifen.
Unternehmen müssen die Chancen der Künstlichen Intelligenz nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Anwendungen gesetzlichen und ethischen Standards entsprechen. Erfahren Sie hier, wie Sie konforme Prozesse aufstellen:
KI und Compliance: Die wichtigsten Fakten
Wie werden Leitplanken in LLMs gesetzt? Eine Übersicht
Wir haben bisher herausgefunden, wie Leitplanken dazu beitragen, die Zuverlässigkeit und Korrektheit von Ausgaben in Sprachmodellen, wie ChatGPT zu gewährleisten. Wir haben auch kurz ihre Vor- und Nachteile erörtert und ein klares Bild davon vermittelt, was sie leisten können und was nicht. Als Fortsetzung der Diskussion werden wir kurz erörtern, wie Leitplanken in LangChain konfiguriert oder implementiert werden können. Wir werden diesen Abschnitt kurz halten, indem wir uns auf die Verfahren und relevanten Prozesse konzentrieren.
Guardrails ist ein Open-Source-Python-Paket, das Frameworks für LLM-Anwendungen bereitstellt. Seine Funktionen umfassen:
- Benutzerdefinierte Validierer: Guardrails ermöglicht es Entwicklern, spezifische Validierer für ihre Anwendungsfälle zu konfigurieren.
- Eingabeverifikation: Die Bibliothek unterstützt den gesamten Prozess von der Eingabeprüfung bis zur erneuten Eingabeaufforderung, falls erforderlich.
- Bibliothek vordefinierter Validierer: Eine Auswahl an Validierern für gängige Anwendungsfälle ist bereits enthalten.
- RAIL-Spezifikation: Die sogenannte RAIL-Spezifikationssprache (.rail-Dateien) wird verwendet, um Anforderungen an das Verhalten und die Leistung eines LLM zu definieren.
LangChain ist eine beliebte Plattform für Entwickler und Unternehmen zur Erstellung von Sprachmodelle durch Verkettung interoperabler Komponenten. Sie bietet eine modulare und flexible Möglichkeit, Large Language Models mit anderen Tools und Datenquellen zu kombinieren und erleichtert so die Erstellung komplexer Anwendungen wie Chatbots, Frage-Antwort-Systeme und Textzusammenfassungen.
Die Integration von Leitplanken mit LangChain hilft, die einzigartigen Eigenschaften beider Frameworks zu nutzen und die Zuverlässigkeit von LLM-Anwendungen zu verbessern. Der Prozess umfasst die folgenden Hauptschritte:
- Identifizierung der Anforderungen: Bestimmen Sie die spezifischen Leitplanken, die für Ihre Geschäftsanwendung benötigt werden.
- Auswahl der richtigen Tools: Wählen Sie die geeigneten Werkzeuge oder Bibliotheken aus dem LangChain-Ökosystem oder aus externen Quellen.
- Integration von Leitplanken: Integrieren Sie die ausgewählten Leitplanken in den Arbeitsablauf der von Ihnen gewählten LangChain-Anwendung.
- Testen und Optimieren: Testen Sie Ihre Anwendung gründlich mit verschiedenen Eingaben, um die Wirksamkeit der Leitplanken zu gewährleisten. Verfeinern Sie die Leitplanken auf der Grundlage von Rückmeldungen und veränderten Anforderungen.
Weitere spannende Informationen über Chatbots und wo Sie diese in Ihrem Unternehmen einsetzen können, finden Sie in unserem Blog:
Leitplanken schaffen Vertrauen und sichern Qualität
Leitplanken sind wichtige Elemente für eine ethische Implementierung von großen Sprachmodellen. Verschiedene Arten von Leitplanken bieten Lösungen, um gesellschaftlich akzeptierte Outputs zu gewährleisten. Dies macht LLMs in verschiedenen Branchen anwendbar. Obwohl Leitplanken verschiedene Vorteile für Unternehmen bieten, sind sie eher ein ergänzendes Werkzeug für erfolgreiche Anwendungen, da es sich um komplexe Systeme handelt, die eine ganzheitliche Lösung für eine wertvolle Implementierung erfordern. Nichtsdestotrotz sind sie von entscheidender Bedeutung und aktuelle Tools, wie LangChain, bieten eine Plattform für die nahtlose Konfiguration von Leitplanken in LLM
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