AI/ML パイプラインは、AI モデルの開発、デプロイ、保守に使用される一連の構造化されたプロセスとステップです。パイプラインにより、各ステップが体系的に実行され、望ましい結果が達成されます。

ステップには、データの取り込み、データの処理、モデルのトレーニング、および予測または分類を行うためのモデルの使用が含まれます。

AI/ML パイプラインの 6 つの主要コンポーネントは次のとおりです。

データ収集: データは、データベース、テキスト文書からの非構造化データ、画像、ビデオ、センサーデータなど、さまざまなソースから収集されます。データの品質、整合性、関連性は、効果的な AI モデルを構築するために非常に重要です。

データの前処理: データが収集されたら、データをクリーンアップして分析の準備をする必要があります。これには、AI パイプラインで使用するためのデータの重複排除、変換、整理が含まれます。これは、機密データや PII データを削除または難読化するための重要な場所でもあります。

モデルのトレーニング: このステップには、問題とハンドに基づいてさまざまなアルゴリズムを選択することが含まれます。データはモデルが学習するスクリプトに入力され、モデルはパフォーマンスを向上させるために微調整されます。

モデルのテスト: モデルの出力を検証するには、目に見えないデータで適切に動作することを確認するためにモデルを徹底的にテストする必要があります。モデルの精度、堅牢性、信頼性を評価するために実際のデータと比較されます。

モデルのデプロイ: モデルのトレーニングと評価が完了したら、実稼働環境にデプロイします。これには、モデルをソフトウェア アプリケーション、API、またはクラウド プラットフォームに統合することが含まれる場合があります。目標は、モデルをエンドユーザーまたは他のシステムでリアルタイム予測に利用できるようにすることです。

監視とメンテナンス: モデルのパフォーマンスは、展開後は継続的に監視して、精度と効果が維持されていることを確認する必要があります。データ パターンの変化に適応し、時間の経過とともにモデルの関連性を維持するには、必要に応じて新しいデータで更新する必要があります。

AI の活用を検討している組織にとって、データのセキュリティとプライバシーの保護は最優先事項である必要があります。それには、次のような多面的なアプローチが必要です。

• データ暗号化: データのライフサイクル全体 (保存時、転送中、使用中) を通じて確実に暗号化します。
• データ難読化: あらゆるデータセットのデータから機密データや PII データを匿名化すると、AI パイプラインに取り込まれる可能性があります。
• データ アクセス: 許可されたユーザーのみがデータをプレーン テキストで表示または使用できるようにする必要があります。
• データ ガバナンス: データ プライバシー規制を常に最新の状態に保ち、データ プライバシーが業務に組み込まれていることを確認し、倫理的なビジネス慣行に取り組みます。

大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解して生成するために設計された自然言語処理 (NLP) テクノロジーの強力なカテゴリです。 LLM は Generative AI のサブセットであり、自由形式の質問に回答し、チャットで対話し、コンテンツを要約し、テキストを翻訳し、コンテンツとコードの両方を生成できます。

大規模言語モデル (LLM) が機能するには、高度な機械学習アルゴリズムを通じて広範なデータセットでトレーニングを受け、人間の言語の複雑さとパターンを把握する必要があります。

大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな業界および多数のユースケースで使用できます。カスタマー サポートでチャットボットを強化したり、開発者がコードを生成またはデバッグしたり、新しいコンテンツの下書きを要約または作成したりするのに役立ちます。

大規模言語モデル (LLM) は、その広範なデータ収集および処理機能により、データ セキュリティとプライバシーに関する重大な懸念を引き起こします。 AI モデルで個人データを使用すると、その有効性を高めることができますが、プライバシーに関する懸念や法的問題が生じます。

データは計算のために永続的である必要があるため、潜在的なデータ侵害に関連するリスクを軽減するには、データを安全に保管することが最も重要です。

データをトレーニング アルゴリズムに再利用することは一般的ですが、機密情報が繰り返し公開される可能性があります。一方、データ漏洩は意図せずに発生し、データを共有する際にリスクをもたらします。

保存データは、NIST が推奨する最新のアルゴリズムを使用して常に暗号化する必要があります。データ難読化は、大規模言語モデル (LLM) で使用される PII データを保護するための優れたアプローチです。

フォーマット保持暗号化(FPE)  によるトークナイゼーションでは、データセットの形式が維持されるため、追加の作業は必要ありませんが、データは移植性があり、プライベートで準拠したものになります。このシナリオは、機密データに対する AI 作業が必要ない場合に適用されます。

データ暗号化は、暗号化キーのライフサイクルを適切に管理するのと同じくらい効果的です。キーの場所を把握し、データから離れた場所に保管し、RBAC とクォーラム承認を適用して暗号化キーの改ざんを防ぎます。

AI/ML の世界では、生成 AI と大規模言語モデルの違いは何なのかという質問に混乱することがよくあります。それは単純に次のとおりです。

生成人工知能 (略して GenAI) は、多くの場合入力プロンプトに応答して、生成モデルを使用してテキスト、画像、ビデオ、またはその他のデータを生成できる人工知能です。

大規模言語モデル (LLM) は、生成 AI (GenAI) の一例です。 LLM と同様に、GenAI を使用すると、組織は生産性を向上させ、新しい顧客や従業員のエクスペリエンスを提供し、新製品を革新できます。

大規模言語モデル (LLM) と同様に、データのセキュリティとプライバシーの確保、漏洩の防止、モデルの悪意のある改ざんの阻止は重要な側面です。

プロンプト エンジニアリングは、大規模言語モデル (LLM) および 生成AI システムと通信する方法です。これには、生成AI  テクノロジーから望ましい応答を得るためにクエリまたはプロンプトを作成する方法が含まれます。この技術は、AI が生成したコンテンツを改善するためにも使用されます。

迅速なエンジニアリングにより、AI システムを操作して、意図しない動作を実行したり、有害な出力を生成したりする可能性があります。悪意のある者が慎重に作成したプロンプトを使用して、モデルに以前の指示を無視させたり、意図しないアクションを実行させたりすると、いわゆるプロンプト インジェクション攻撃が発生します。

大規模言語モデル (LLM) セキュリティとは、大規模言語モデルをさまざまな脅威から保護し、それらが責任を持って使用されるようにするために実装される実践とテクノロジを指します。

これには、データ保護、アクセス制御、倫理的使用、敵対的攻撃からの保護など、複数のセキュリティ層が関係します。