Інфраструктура штучного інтелекту NVIDIA, орієнтована на конфіденційність, останнім часом отримує все більше уваги. Два ключових компоненти, які варто перевірити: Nemotron-PII та GLiNER-PII — обидва призначені для обробки виявлення чутливих даних у робочих процесах штучного інтелекту.
Що робить це цікавим? Ці інструменти інтегруються в більшу систему збереження конфіденційності. Nemotron-PII зосереджується на виявленні особисто ідентифікованої інформації, тоді як GLiNER-PII займається розпізнаванням іменованих сутностей з урахуванням захисту конфіденційності.
Для розробників, які створюють індивідуальні рішення, NeMo Data Designer пропонує спосіб створення синтетичних наборів даних NER без компромісу реальних користувацьких даних. Це може стати революційним рішенням для команд, які працюють з суворими вимогами до даних.
Кожен, хто експериментує з архітектурами штучного інтелекту, орієнтованими на конфіденційність, може знайти ці інструменти корисними для налаштування свого конвеєра.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Інфраструктура штучного інтелекту NVIDIA, орієнтована на конфіденційність, останнім часом отримує все більше уваги. Два ключових компоненти, які варто перевірити: Nemotron-PII та GLiNER-PII — обидва призначені для обробки виявлення чутливих даних у робочих процесах штучного інтелекту.
Що робить це цікавим? Ці інструменти інтегруються в більшу систему збереження конфіденційності. Nemotron-PII зосереджується на виявленні особисто ідентифікованої інформації, тоді як GLiNER-PII займається розпізнаванням іменованих сутностей з урахуванням захисту конфіденційності.
Для розробників, які створюють індивідуальні рішення, NeMo Data Designer пропонує спосіб створення синтетичних наборів даних NER без компромісу реальних користувацьких даних. Це може стати революційним рішенням для команд, які працюють з суворими вимогами до даних.
Кожен, хто експериментує з архітектурами штучного інтелекту, орієнтованими на конфіденційність, може знайти ці інструменти корисними для налаштування свого конвеєра.