L'Université Carnegie Mellon a mis en open source un framework appelé TOFU, un outil innovant conçu pour résoudre le problème de l'oubli de données confidentielles dans les grands modèles de langage. Le cadre comprend des modules clés tels que l'oubli, les ensembles de données et l'évaluation, offrant aux développeurs une solution complète pour améliorer la sécurité des modèles et empêcher la fuite d'informations sensibles. L'open source du framework TOFU marque un grand pas en avant dans le domaine de la sécurité des données et devrait promouvoir une recherche approfondie et l'amélioration de la sécurité des grands modèles dans l'industrie.
L'Université Carnegie a ouvert le framework TOFU, conçu pour aider les grands modèles à oublier les données privées. Ce framework comprend plusieurs modules tels que l'oubli, les ensembles de données et l'évaluation pour aider les développeurs à améliorer la sécurité des grands modèles. L'open source du framework apportera un nouvel élan et une nouvelle orientation au développement de l'ensemble du domaine.
L'open source du framework TOFU fournit des outils et des ressources précieux pour améliorer la sécurité des grands modèles, et offre également aux chercheurs et aux développeurs des opportunités d'exploration et d'amélioration en profondeur. On pense qu'à l'avenir, le cadre TOFU jouera un rôle de plus en plus important dans la protection de la confidentialité des données et favorisera le développement de la technologie de l'intelligence artificielle de manière plus sûre et plus fiable.