Guardrails

データと意思決定に接続する前にLLMシステムの安全なガバナンスを構築する方法

Stack Overflow Blogの連載第4部では、大規模言語モデルシステムを実験段階から影響力のある用途へ移行するには、安全に失敗する多層のセーフガード、境界での個人データ処理、改ざん不能な監査台帳、範囲を限定したメモリが必要だと説明している。また、漏えいと追跡不能な変更を防ぐため、システムとともに出荷されるデータと、稼働中に取得するデータを区別している。