Ant Group WAIC veröffentlicht eine Verschlüsselungsplattform für große Modelle, um große Modelle bei der Lösung von Datenversorgungsproblemen zu unterstützen

Damit große Modelle in der Branche Fuß fassen können, müssen wir die Herausforderung einer qualitativ hochwertigen Datenversorgung lösen. Am 5. Juli ging die Weltkonferenz für künstliche Intelligenz 2024 in ihren zweiten Tag. Als großer technischer Dienstleister im Bereich Datenelemente veröffentlichte die Ant Group die große Modellverschlüsselungsplattform „Language Cloud“, die Software und Datenverarbeitungstechnologie kombiniert Hardware, Erzielen Sie einen dichten Datenfluss beim Hosting großer Modelle und bei der Inferenz großer Modelle, um Modellressourcen, Datensicherheit und Benutzerdatenschutz zu schützen. Derzeit sind eine qualitativ hochwertige Datenversorgung und eine sichere Verbreitung die Hauptherausforderungen für die Anwendung großer Modelle in vertikalen Industrien. Damit große Branchenmodelle in die Lage versetzt werden, berufliche Probleme zu lösen, müssen sie zunächst mit ausreichenden und qualitativ hochwertigen beruflichen Daten trainiert werden. Berufsbezogene Daten sind jedoch häufig auf verschiedene Institutionen und Unternehmen verteilt und aufgrund ihres hohen Wertes und der hohen Vertraulichkeitsanforderungen nur schwer weiterzugeben. Darüber hinaus bestehen Vertrauensbarrieren zwischen Unternehmen, großen Modellherstellern und Benutzern. Unternehmen sind besorgt über Datenlecks, große Modellhersteller sind besorgt über die Sicherheit von Modellressourcen und Benutzer sind besorgt über personenbezogene Daten und Datenschutzrisiken.

Auf der Pressekonferenz stellte Wang Lei, CEO von Ant Computing, vor, dass die große Modell-Verschlüsselungsplattform „Lingyu Cloud“ die ersten beiden großen Dienste eingeführt hat:

1. Großes Modell-Dense-State-Hosting: Schutz von Modell-Assets vor Durchsickern und Veruntreuung.
2. Großes Modell-Dense-State-Argumentation: Schützen Sie die Datensicherheit und die Geschäftsvertraulichkeit während der Benutzerinteraktion.

Darüber hinaus unterstützt die Plattform:

• GPU-Berechnungen unter einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung.
• Speicher, Festplattenverschlüsselung und andere Methoden zur Erzielung einer End-to-End-Verschlüsselung und domänenübergreifenden Zugriffskontrolle.
• Leichte Remote-Authentifizierung.

Der privatisierte Einsatz großer Modelle erhöht nicht nur die Betriebs- und Wartungskosten, sondern beeinträchtigt auch die Serviceeffizienz und -qualität. Die Lingu Cloud-Computing-Plattform für große Modelle bietet Public-Cloud- und Private-Cloud-Bereitstellungslösungen und unterstützt allgemeine große Modelle.

Wang Lei gab bekannt, dass die Plattformdienste nach und nach die gesamte Verbindung der vertikalen Datensicherheit großer Modelle abdecken werden, einschließlich:

• Dense State Computing-Dienste.
• Vollständiges Link-Tool zur Entwicklung großer Modelle dichter Zustände.

Wei Tao, Vizepräsident und Chief Technology Security Officer der Ant Group und Vorsitzender von Ant Computing, ist davon überzeugt, dass die Privacy-Computing-Technologie die Obergrenze der domänenübergreifenden Datenbereitstellung bestimmt. Die Ant Group begann 2016 mit der Erforschung privater Computertechnologie in der Hoffnung, mit Industriepartnern zusammenzuarbeiten, um die industrielle Entwicklung voranzutreiben.

Derzeit ist die Kerntechnologie von Ant Trusted Privacy Computing Open Source, einschließlich des „Language“-Frameworks und des „Star Blossom“-Betriebssystems. Darüber hinaus hat Ant auch eng mit Universitäten zusammengearbeitet und einen „Special Research Fund for Privacy Computing“ eingerichtet.

Im Mai dieses Jahres gründete die Ant Group Zhejiang Ant Computing Technology Co., Ltd., ein Dense-Computing-Unternehmen, das End-to-End-Datensicherheit, Rechenbeschleunigungslösungen durch die Kombination von Software und Hardware sowie einen Datenschutz-Computing-Cloud-Service anbieten wird Plattform.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnt Group WAIC veröffentlicht eine Verschlüsselungsplattform für große Modelle, um große Modelle bei der Lösung von Datenversorgungsproblemen zu unterstützen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!