可验证的现代法学硕士

这是一篇翻译文，原博文地址为

随着企业LLM使用的加速以及人工智能更深入地集成到核心业务流程中，可验证性变得比以往任何时候都更加重要。当涉及到人工智能时，品牌信任不再足够。利用法学硕士的企业需要能够向消费者、诉讼律，立法者和利益相关者提供以下问题的答案:

使用哪些数据集来训练/微调LLM?这些数据集是否包含任何受版权保护的内容或受保护的IP?

🟣敏感数据是否在训练之前被删除(或在填充矢量搜索数据库以在提示中检索之前)?

🟣是否使用正确的LLM二进制文件和权重处理用户请求?当使用第三方托管的LLM服务时，您能相信第三方没有操纵响应吗?

🟣是否有敏感IP被意外发送到第三方LLM服务，由于RAG进程?

🟣我们如何将管理过程放在适当的位置进行治理

在这个博客中，时空公司的联合创始人兼首席技术官

@chiefbuidl

通过提供端到端可验证的LLM系统的过程和挑战:从防篡改和消毒的训练数据集开始，然后最终证明正确的模型使用和水印生成的内容。

一旦实现，可验证的法学硕士将提供更好的…

✅可信度

✅准确性和可靠性

✅定制

✅内容真实性

Space and Time专注于在这个过程的几个关键步骤中引入可验证性，使用ZK和区块链技术对用于llm训练、微调和RAG的数据进行加密证明。