Proses fine-tuning aman.Penyempurnaan (Fine-tuning) tidak dengan kata lain dari bidang pembacaan mendalam, mengadaptasi model yang telah dilatih ulang dari kumpulan data berskala besar, dari tugas tertentu (tugas target) melalui pelatihan lebih lanjut, dengan peningkatan kinerja model dari bagian tugas ini.
Fine-tuning telah mematahkan dua teknik yang paling umum untuk pembacaan aplikasi yang mendalam di banyak domain, tetapi, masalah selanjutnya bukanlah keamanan proses fine-tuning.Berbeda dengan perspektif privasi data, proses fine-tuning mempelajari data pengguna atau komite setelahnya.Dari sebelum melewati fine-tuning, parameter model pelatihan ulang biasanya juga diimpor ke dalam dan, data tugas target serta label diterapkan untuk melewati pelatihan lebih lanjut.Oleh karena itu, semua data dikategorikan ke dalam informasi ringan pengguna, seperti identitas pribadi, status keuangan atau catatan yang menguntungkan, dan sebagainya.Dari sebelum melalui penyempurnaan, Anda bisa yakin akan pemrosesan data yang baik dan, tindakan perlindungan privasi.
Hal itu, serta desensitisasi data, enkripsi data, kontrol akses dan penyimpanan data yang aman, adalah langkah-langkah untuk memastikan keamanan data pengguna.Proses penyempurnaan juga memiliki risiko pembunuhan model.Model yang dilatih ulang biasanya tidak dibuat dari set data berskala besar, dan model yang dilatih ulang dari set data publik kehilangan beberapa potensi masalah keamanan.Selain menyempurnakan, penyerang juga dapat menggunakan data dari tugas target untuk mencerminkan penasihat model, seperti melabeli data yang tidak dikunci dengan benar sebagai data yang benar atau data ilegal sebagai data legal.Banyak pembunuhan yang tidak dilakukan sehingga menyebabkan model menghasilkan hasil yang menyesatkan, yang pada gilirannya dapat menyebabkan kerusakan pada pengguna atau komite.
Risiko ini sangat berkurang karena proses fine-tuning dapat dilakukan dengan cara yang aman dan higienis, sehingga memastikan bahwa model tetap sangat aman dari fine-tuning.Proses fine-tuning juga menghilangkan potensi risiko muatan model yang negatif.Ketika model yang telah dilatih ulang digunakan untuk fine-tuning, model tersebut telah memiliki keahlian dan kemampuan prediksi.Dari proses fine-tuning, jika batasan pada target task tidak ketat atau parameter model tidak di-setting dengan benar, maka dapat juga menyebabkan model menghasilkan hasil yang menyesatkan dari kondisi tertentu.Banyak muatan negatif sehingga mempengaruhi pengambilan keputusan pengguna setelah itu atau, memberikan tuning yang salah.
Dari proses fine-tuning, model dapat sepenuhnya diuji dan diperbarui untuk memastikan bahwa model bekerja sesuai dengan yang diharapkan dari skenario yang dinilai oleh konsultan.Keamanan dari proses fine-tuning juga merupakan satu-satunya model yang dapat diinterpretasikan.Model yang dibaca secara mendalam cenderung tidak memiliki masalah kotak hitam, dan sulit untuk menjawab pertanyaan tentang bagaimana model mendapatkan prediksi dengan ban berpasangan.Dari proses fine-tuning, jika model menghasilkan hasil yang salah atau jika terjadi anomali konsultan, sulit untuk melacak alasannya atau menjawab pertanyaan tentang proses pengambilan keputusan model.Namun, tidak sulit bagi pengguna atau komite untuk mempertimbangkan hal ini, karena mereka dapat menilai bagaimana model ditentukan dan bertanggung jawab atas tingkat pengembalian model.
Dari proses fine-tuning, dimungkinkan untuk memahami kemampuan interpretasi model dan mengadopsi teknik debugging dan teknik menjawab yang tepat untuk mengurangi penilaian dan keandalan model.Proses fine-tuning bukanlah teknik yang sangat berguna ketika membaca dari kedalaman aplikasi, dan dapat meningkatkan kinerja dan, kemampuan beradaptasi model.Proses fine-tuning juga mengalami sejumlah tantangan keamanan, serta privasi data, risiko pembunuhan model, risiko muatan negatif model, dan interpretabilitas model saja, di antara aspek-aspek lainnya.Keamanan proses fine-tuning dapat selalu dipastikan dengan mengambil langkah-langkah keamanan yang tepat dalam hal pemrosesan data, proses pelatihan, keselamatan dan perawatan kesehatan dan, pembaruan model, dll., dengan memperhatikan kepentingan pengguna dan komite.
