В последнее время инфраструктура ИИ от NVIDIA, ориентированная на конфиденциальность, привлекает все больше внимания. Два ключевых компонента, которые стоит изучить: Nemotron-PII и GLiNER-PII — оба предназначены для обработки выявления чувствительных данных в рабочих процессах ИИ.
Что делает это интересным? Эти инструменты интегрируются в более крупную цепочку, сохраняющую конфиденциальность. Nemotron-PII сосредоточен на идентификации личной информации, в то время как GLiNER-PII решает задачу распознавания именованных сущностей с учетом защиты конфиденциальности.
Для разработчиков, создающих индивидуальные решения, NeMo Data Designer предлагает способ создания синтетических наборов данных NER без компрометации реальных пользовательских данных. Это может стать революционным для команд, работающих с жесткими регуляциями данных.
Любой, кто экспериментирует с архитектурами ИИ, ориентированными на конфиденциальность, может найти эти инструменты полезными для своей настройки пайплайна.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
В последнее время инфраструктура ИИ от NVIDIA, ориентированная на конфиденциальность, привлекает все больше внимания. Два ключевых компонента, которые стоит изучить: Nemotron-PII и GLiNER-PII — оба предназначены для обработки выявления чувствительных данных в рабочих процессах ИИ.
Что делает это интересным? Эти инструменты интегрируются в более крупную цепочку, сохраняющую конфиденциальность. Nemotron-PII сосредоточен на идентификации личной информации, в то время как GLiNER-PII решает задачу распознавания именованных сущностей с учетом защиты конфиденциальности.
Для разработчиков, создающих индивидуальные решения, NeMo Data Designer предлагает способ создания синтетических наборов данных NER без компрометации реальных пользовательских данных. Это может стать революционным для команд, работающих с жесткими регуляциями данных.
Любой, кто экспериментирует с архитектурами ИИ, ориентированными на конфиденциальность, может найти эти инструменты полезными для своей настройки пайплайна.