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个人使用大模型有什么注意的可以保护隐私呢

Answer

个人使用大模型保护隐私需要注意以下几点：

  1. 隐私泄露类型：
    • 记忆隐私泄露：自回归语言模型在训练中可能会记住一些数据，即使查询无恶意，模型也可能返回他人隐私信息。模型的记忆形式类似人类，减少模型见数据的次数可降低记忆能力。
    • 系统隐私泄露：如“骗取 GPTs 的 System Prompt”。
    • 上下文隐私泄露。
  2. 应对措施：
    • 针对记忆隐私泄露，可通过减少模型见数据的次数来缓解。
    • 对于系统隐私泄露和上下文隐私泄露，目前尚未有明确的统一应对方法。

此外，部署和训练自己的大模型时也需注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。部署和训练自己的大模型的主要步骤包括：

  1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。
  2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。
  3. 选择合适的预训练模型作为基础，可使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。
  4. 针对目标任务进行模型微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。
  5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并进行在线调试和性能优化。
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References

从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了

那么Alignment就足够防护所有的安全问题了吗?毕竟现在的大型语言模型如GPT-4和Claude()等已经几乎不会回复危险的问题了.不,并不安全,就像测试工程师经常苦恼的问题一样,用户们的创造力是无穷的.,他们会用各种各样难以想象的方法试图得到他们想要的”不受束缚的”AI这种技术被统称为越狱,Jailbreak!通过Jailbreak,模型的对齐基本失效,重新变为一个回答各种问题的模型关于越狱部分，我将在文章的后半部分中专门详细讲解。在这里，我们先来讲讲隐私问题。隐私泄露可以被大致分为三种：记忆隐私泄露，系统隐私泄露与上下文隐私泄露。我们先来聊聊第一种：记忆数据了、泄露。自回归语言模型的训练可以类比为模型在预训练数据中不断学习的过程,在学习的过程中,除了提取的`语言知识之外,模型无可避免的会记住一些数据。就像背诵一样,可能查询是完全没有恶意的,但模型返回了他人的隐私信息,例如左侧的ChatGPT回答,就正是模型输出了无意识记忆的url,而该url正好指向他人的隐私相册。

问：如何部署和训练自己的AI开源模型

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式本地环境部署云计算平台部署分布式部署模型压缩和量化公共云服务商部署根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。1.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景准备足够的计算资源，如GPU服务器或云计算资源1.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型1.针对目标任务进行模型微调训练根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练优化模型结构和训练过程以提高性能1.部署和调试模型将训练好的模型部署到生产环境对部署的模型进行在线调试和性能优化1.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了

模型的记忆形式其实和人类很类似,如果模型背诵的次数少,那么模型的记忆能力就会显著下降例如右图所示,横轴是重复次数,纵轴是被记住的可能性,可以看到见过的次数越多,模型就越容易背下来因此在LLM的数据隐私保护中,一个直观地解决办法就是让模型减少见数据的次数,少看几遍,也就记不住了第二种则是系统隐私泄露。例如，大家熟知的“骗取GPTs的System Prompt”就是系统隐私泄漏的一种。第三种则是“上下文隐私泄露”。接下来，我们来讲讲大家耳熟能详的“幻觉”问题。大语言模型偶尔会根据输入,输出一些荒谬或不符合事实的内容。目前，各家大语言模型都在该问题上表现得不尽如人意。为什么大语言模型会出现幻觉呢？以下的论文提供了一些解释：例如第一种：Imitative Falsehoods，样本存在错误。如果大语言模型这个“学生”学习的“教材”中有错误，那它也对不到哪里去。缓解该问题的一个办法是上采样（Up Sampling）。第二种是Outdated Factual Knowledge：以前正确，现在过时了的信息要缓解这种情况，我们可以让大模型执行检索，获得更新的信息。第三种是知识捷径：LLM倾向学习两个词的关联度而不是学习逻辑

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用ai做ppt会有数据安全和隐私泄露 风险吗
使用 AI 制作 PPT 可能存在一定的数据安全和隐私泄露风险。 一方面，取决于所使用的 AI 工具及其数据处理政策。如果该工具的开发者或服务提供商没有采取足够的安全措施来保护用户数据，那么数据就有可能被泄露。 另一方面，在输入数据到 AI 系统时，如果包含了敏感信息，且该信息未经过妥善处理和加密，也存在被窃取或不当使用的风险。 然而，许多正规和知名的 AI 工具通常会采取一系列措施来保障数据安全和用户隐私，例如数据加密、严格的访问控制、遵循相关法律法规等。但用户在选择使用 AI 工具制作 PPT 时，仍需仔细阅读服务条款和隐私政策，了解数据的处理和存储方式，以最大程度降低潜在的风险。
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大模型在办公场景的应用
大模型在办公场景有诸多应用，具体如下： 基础办公提效：在 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等方面，能从单个任务 task 到角色 role 再到角色间协同 collaboration 显著提高工作效率。 人力资源管理：覆盖招聘初期（如职位描述生成、简历分析、面试题设计）、员工绩效评估（分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈）以及员工培训与发展各个环节，提高工作效率。 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表（Vocabulary）。 此外，在游戏行业，大模型能降低成本，打造创新玩法，提供更好的游戏体验。如网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发，在 NPC 与玩家的交互上呈现独特剧情体验，还内嵌了全自动“AI 作词机”。在健身行业，AI 减重顾问既能解决售前客服问题，也能解决学员离开健身营之后的健康监护，提高学员体验。
2024-12-25
图像对比与图像搜索这块，有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
ChatGPT如何训练需要的模型
ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面： 1. 预训练（Pretrain）阶段：建立模型的能力上限，如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似，例如采用 decoderonly 的网络架构，有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小，见过大量的 tokens，使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调（Supervised Finetune，SFT）阶段：让模型学会对话的形式展开，即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）阶段：细分为奖励模型（RM）阶段和强化学习（RL）阶段，能激发模型具备多种能力，包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习，不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”，通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合，不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆，而是学习提问和回答的通用规律，实现举一反三，即泛化。学习材料用于调整模型，得到通用模型，以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版，搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息，而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本，但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。
2024-12-24
如何训练模型
训练模型的方法有多种，以下为您介绍几种常见的训练模型方式： 1. 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 2. 基于百川大模型训练虚拟专家： 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径，配置提示模板。 在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 学习率和训练轮次非常重要，根据自己的数据集大小和收敛情况来设置。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求，加速训练速度。 显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式非常好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用 20G 左右，耐心等待一段时间。 3. 使用编码器解码器架构构建诗歌生成器： 在训练模型之前，需要一个损失函数，由于本质上是一个多类分类问题，损失将是稀疏的分类交叉熵损失，配置从 logits 计算的损失。 有了损失后编译模型，将损失和优化器联系在一起。 选择训练的时期，一个时期是对数据集的完整传递，进行多次训练，并提供回调以确保在训练期间保存权重。 从实际的字符串中提取字符序列，使用 TensorFlow 的 TF 字符串 Unicode 拆分功能。 将字符序列转化为数字，使用 TF Keras 层中的 StringLookup 函数将每个字符映射到给定的 ID，也可使用同一层的 StringLookup 函数获得反向映射。 将处理后的数据作为神经网络的训练数据集，使用 TF Data Dataset API。
2024-12-24
我想找一个关于建筑三维模型渲染的ai网站
以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站： 1. 3dfy.ai：这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成，拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。
2024-12-24
在使用sys prompt时为什么要为模型定义角色
在使用系统提示词（sys prompt）为模型定义角色具有以下重要性： 1. 符合特定应用场景：通过定义角色，使模型的行为和输出更符合具体的应用需求，例如让模型作为历史顾问回答历史问题，或作为技术专家解决技术难题。 2. 明确任务和风格：不仅可以指定具体的人物角色，还能设定一种交流风格，如正式、幽默、友好等。 3. 引导模型行为和输出：为模型提供固定的模板，确保其输出与期望和工作流的需求保持一致。 4. 优化用户体验：ChatGPT 有默认的“一个乐于助人的助手”角色，可通过修改系统提示词来满足更个性化的需求。 然而，也有观点认为不需要过度依赖角色扮演类的提示词。关键是要非常具体地描述出模型所在的使用环境，提供足够详细的信息，以避免模型未按预期完成任务。提示词最重要的是表达清晰准确。
2024-12-24
有什么文物保护方面的AI 应用
以下是一些文物保护方面的 AI 应用： 雕塑上色：通过工具如即梦、可灵、Runway、Suno、剪映等，为原本没有颜色的雕像上色，增强控制力，使上色过程有趣且效果偏写实，还能实现人物漂浮等效果。 活化画卷：利用 Runway 让固定的画卷复活，基本保持原有画风，同时实现画面动态效果。 佛像动作创作：让佛像转身并进行具有反差感的动作，如跳舞等。尝试多种主流模型后，使用可灵的运动笔刷和剪映来实现，可灵运动笔刷识别效果好，有独特的静态笔刷，能实现特殊运动轨迹，剪映便于提取尾帧和使用内置模板进行剪辑。 您可以通过以下链接查看详细步骤：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CpHcwFEmXiWmUbkGrgecOum6n6d
2024-12-02
如何通过AI保护图像，如避免被用于训练
为避免图像被用于 AI 训练，您可以使用以下方法： 利用相关工具，如。总的来说，用这个工具处理过的图片在被用于 AI 训练时不会得到正确的结果。
2024-08-20
图像AI保护工具
以下是为您推荐的一些图像 AI 保护工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，运用 AI 技术去除图片水印。支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简便，上传图片、选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，用户可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可保存生成的文件，适合需快速去水印及在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：具备 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印且不留痕迹，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各具特点，您可根据具体需求选择最适合的去水印工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-08-20
个人如何用Ai通过改写文案快速经营好公众号
目前知识库中没有关于个人如何用 AI 通过改写文案快速经营好公众号的相关内容。但一般来说，您可以利用一些自然语言处理的 AI 工具，如 ChatGPT 等，输入您的原始文案和具体的改写要求，获取新的文案。不过，在使用 AI 生成的文案时，需要您进行仔细的审核和修改，以确保内容符合公众号的定位和风格，同时保持高质量和独特性。另外，要经营好公众号，还需要关注内容的选题、排版、与读者的互动等多个方面。
2024-12-24
想制作个人的知识库国内有什么好的AI工具么
以下是一些国内可用于制作个人知识库的 AI 工具： 1. Kimi 智能助手：是 ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解表现出色，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。PC 端可通过下载。 2. 飞书：汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践，助力人人成为效率高手。可通过下载。 此外，学习使用国内大语言模型工具可以从提示词开始。一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。
2024-12-24
想建立个人知识库使用什么AI工具更好一些
以下是为您推荐的用于建立个人知识库的 AI 工具： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后即可进行对话测试。 2. LlamaIndex：是更高一层 LangChain 的抽象，简化了 LangChain 对文本分割、查询的接口，提供了更丰富的 Data Connector。只针对 GPT Model 做 Index，参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 。 3. ExoBrain 的集成软件 Maimo.ai：作为外脑的主要记忆空间，能捕获多种数字内容并随时随地访问，可挂接和导入外部记忆，能快速理解捕获内容、灵活创作笔记、生成创作建议，可与外脑知识库对话并自动做外部检索完善答案。今年十一月将开放第一个体验版，关注获取最新信息。
2024-12-24
我想用AI完成一个编程项目，帮我从零到一完成一个个人介绍网站，我现在使用vo.dev完成了一个网站，但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
怎么构建个人本地知识库
构建个人本地知识库可以按照以下步骤进行： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可解决依靠不在训练集中的数据的问题。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 准备软件： 需要一个额外的软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 3. 安装和配置： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后进行测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2024-12-19
在个人赚钱方面，AGI最常用的三个方面
在个人赚钱方面，AGI 较为常用的三个方面包括： 1. 合成数据：通过生产数据喂给 AI 模型以提高效果。传统做数据的核心竞争力在于获取他人无法拿到的数据以及低成本进行大量数据清洗和标注，新兴的是用 AI 来生成数据再喂给其他 AI。 2. 模型市场/平台：如当前热门的 HuggingFace（HF），提供模型市场服务。在 AI Agent 出现时，模型之间的互相调用可能会用到此类服务和规则。 3. 开发 AI 代理：例如 AutoGPT GUI、MULTI·ON plugin by MULTI·ON、BabyBeeAGI、MiniAGI 等，可实现自动执行任务等功能，具有一定的商业价值。
2024-12-12