Aivaro
  • Contents
  • Questions
  • Practice
  • Wiki
  • Community materials
  • Tests
  • Search
✈Telegram @ai_varo
RUEN中文
…
Contents/Wiki/утечка данных

English translation is not available yet. Showing Russian content.

утечка данных

утечка данных

Определение

Попадание конфиденциальных или тестовых данных в обучающий набор или ответы модели, приводящее к неверной оценке производительности (контаминация бенчмарков) или нарушению безопасности.

Где встречается

  • 25. Как вы оцениваете качество после fine-tuning
  • 32. Как вы подготовите датасет для fine-tuning, если у вас только неструктурированные диалоги с клиентами
  • 34. Какая у вас была самая сложная проблема при fine-tuning и как вы её решили
  • 35. Как вы fine-tune embedding модель под свой домен (а не используете готовую)
  • 123. Как вы защищаете RAG-систему от утечки данных между клиентами (multi-tenant isolation)
  • 125. Объясните разницу между NeMo Guardrails и Garak. Когда что используется
  • 126. Что такое MITRE ATLAS и как он связан с MITRE ATT&CK
  • 127. Как вы проводите red teaming LLM-приложения Назовите 3 техники.
  • 337. Как вы проверяете, что RLHF не сломал базовые способности модели
  • 350. Как вы детектируете data contamination в evaluation датасетах
  • 488. Что такое benchmark contamination и как ее детектировать
  • 494. Что такое synthetic eval collapse и как его предотвратить
  • 498. Что такое meta-evaluation бенчмарков (оценка оценки)
  • 503. Как вы измеряете drift retrieval-качества в RAG (когда документы меняются)
  • 534. Как вы делаете data quality для синтетических датасетов
  • 598. Как работает embedding poisoning для RAG и как защититься
  • 612. Что такое data exfiltration через LLM (утечка данных через ответы)
  • 688. Что такое synthetic data collapse (когда синтетические данные деградируют со временем)
  • 689. Как вы проектируете dynamic benchmark (меняющийся со временем)
  • 693. Как вы обнаруживаете contamination (пересечение synthetic данных с тестовыми)
  • 869. Как избежать benchmark contamination (когда модель видела тестовые данные)
  • 876. Как избежать evaluation overfitting (когда модель учится на тесте)
  • 880. Как проектировать golden dataset для agent evaluation
  • Практика
  • 800+ вопросов
  • 285. Реализовать synthetic benchmark генератор

Навигация

  • Индекс терминов
  • Индекс разборов
  • Оглавление