学習
大規模言語モデル（LLM）101

プライベートLLMとは？大規模言語モデルをプライベートで実行 - privateGPTとその先へ

Apr 11, 20241 分で読めます

プライベートLLMは、組織のポリシーやプライバシーのニーズに合わせてカスタマイズすることで、データ管理を強化し、法令遵守を保証し、データ漏洩などのリスクを最小限に抑えます。セキュアな環境で運用することにより、第三者からのアクセスを減らし、機密データを不正な暴露から保護します。プライベートLLMは、組織の既存のシステム、ネットワーク、データベースとシームレスに統合できるように設計することができる。組織は、機密情報を保護するために、プライベートLLMに独自のセキュリティ対策を導入することができます。

By Rahul

シリーズ全体を読む

AIにおけるプライバシーの確保

あなたがAI研究者、データサイエンティスト、プライバシー擁護者の仲間に囲まれ、賑やかな国際会議に出席していると想像してみてほしい。空気は期待に満ち、淹れたてのコーヒーの香りが漂っている。テクノロジーの未来、特に大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）の魅力的な世界を覗き見し、その可能性の活用とユーザーデータのプライバシー保護との間の微妙なバランスをナビゲートする。この活気あるシナリオにLarge Language Models (LLMs)を導入しよう。これらのモデルは、アレクサンドリアやナーランダの膨大な図書館に似ているが、巻物や本の代わりに、インターネットの隅々からデジタルテキストを基に構築されている。そのため、詩の創作からソフトウェアのコーディングまで、人間の言葉を理解し生成することに非常に長けており、本質的に人間の創造性と機械の効率性の橋渡しをする。LLMは、AIの進化における新たな一歩というだけでなく、私たちとともにコミュニケーションし、学習し、創造することのできるマシンへの大きな飛躍なのだ。LLMは、人間の言語に似たテキストを理解し、生成し、関与するために構築されたニューラルネットワークである。これらのモデル、ディープ・ニューラル・ネットワークは、膨大な量のテキストデータで訓練され、多くの場合、一般にアクセス可能なインターネット・テキストのかなりの部分をカバーしている。

さて、これをもっと身近なものにしてみよう。漠然とした説明に基づいてお気に入りの曲を再生するようバーチャル・アシスタントに依頼したときや、メール・クライアントがあなたの文体を不気味に反映する方法で文章を仕上げることに驚嘆したとき、あなたはおそらくLLMの要素を使用したり、相互作用したりしたことがあるだろう。前例のない規模で言語を解読し生成するLLMの能力が、こうした日常の奇跡を可能にしているのだ。

しかし、ここで私たちの専門知識と懸念が交差する。LLMが学習するユーザーのプライバシーを尊重し、保護することを保証しながら、このような畏敬の念を抱かせるモデルを進化させ続けるにはどうすればいいのだろうか？これは、私たちのコミュニティで深く共鳴している問題です。LLMができることの限界を押し広げる一方で、私たちはデータを匿名化し、強固な同意メカニズムを実装し、開発するAIシステムが強固で原則的であることを保証するための洗練された技術も開拓しています。綿密に作られたアルゴリズムが、効率性、正確性、安全性の間のトレードオフをうまく調整しなければならないように、LLMの配備は、イノベーションの計り知れない可能性と、個人のプライバシーを保護する必要性とのバランスをとらなければなりません。

LLM 導入におけるプライバシーのパラドックス

LLMに関連するプライバシーの課題の核心には、パラドックスがある。モデルは学習し、より効果的になるために膨大な量のデータを必要とするが、このデータにはしばしば個人情報や機密情報が含まれている。医療、金融、法律サービスなど、機密保持が最優先される分野では、LLMのアウトプットを通じて偶発的にデータが暴露されると、広範囲に及ぶ結果を招きかねない。

データの匿名化とは、データ対象者の身元を検索したり再構築したりできない状態に個人データを変換することを目的としたプロセスで、プライバシーを保護するために不可欠であり、データセット内の識別可能なマーカーを丹念に取り除いたり変更したりする一連のアルゴリズム変更を伴う。この努力の核心は、匿名化されたデータから名前、住所、社会保障番号などの直接的な識別子を確実に取り除き、データセット内の被験者を匿名化することにある。データ匿名化の複雑さは、単にデータセットから名前などの直接識別子を削除するだけではありません。というのも、一見個人を特定できないように見えるデータでも、その組み合わせが一意であるために、特にこれらのデータセットが他の一般公開されている情報と統合された場合、再特定化につながることがよくあるからである。このシナリオは通常「モザイク効果」または「データ連結」と呼ばれ、匿名データの別々の断片が一緒になると、個人の身元が明らかになることがある。

その具体的な例が、ネットフリックス賞のデータセット事件である。2006年、ネットフリックスはレコメンデーション・アルゴリズムを改善するため、数十万人の加入者による映画評価のデータセットを公開した。このデータセットには、名前や住所といった直接の識別子が含まれていなかったため、匿名化されていると考えられていた。しかし、テキサス大学オースティン校の研究者たちは、匿名であるはずのネットフリックスのデータとインターネット・ムービー・データベース（IMDb）の映画評価を相互参照することで、個人を再特定できることを実証した。評価とタイムスタンプのユニークなパターンを比較することで、2つのデータセット間で特定のユーザーを一致させることができ、その結果、加入者のプライバシーを侵害することができた（参考：https://www）

EUの一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などの規制がデータプライバシーに高い基準を設けているため、匿名化プロセスは技術的な問題だけでなく法的な問題でもある。しかし、このようなハードルにもかかわらず、データを匿名化する効果的な方法を見つけることは非常に重要です。いくつかの有望な方法には、機密情報を機密でない同等の情報に置き換えるデータトークナイゼーションや、データの再識別を防ぐためにデータにノイズを加えるディファレンシャルプライバシーなどがあります。

規制・倫理分野における大規模言語モデルの台頭とプライバシー課題への解決策

医療従事者、銀行、法律カウンセラーに預ける情報が、安全なリポジトリに保管され、あなたが許可した人だけに公開される世界を考えてみよう。これが、プライベートLLMが提供する保証である。これらのプラットフォームは、標準的なAI以上のものであり、医療、金融、法律分野に関連する機密データを保護するために特別に構築された防衛手段である。GDPRのような法律は、私たちのデジタル特権を保護し、私たちの個人情報を処理する企業に、私たちのプライバシーを尊重し、積極的に保護するよう強制する。プライベートLLMは、私たちのデータを危険にさらすことなく、企業が強力なAI機能を活用できるよう、カスタマイズされた戦術を提案することで、この機会に立ち上がる。

プライベートLLMは、組織のポリシーやプライバシーのニーズに合わせてカスタマイズすることで、データ管理を強化し、法令遵守を保証し、データ漏洩などのリスクを最小限に抑えます。セキュアな環境で運用することで、第三者からのアクセスを減らし、機密データを不正な暴露から保護します。プライベートLLMは、組織の既存のシステム、ネットワーク、データベースとシームレスに統合できるように設計することができる。組織は、機密情報を保護するために、プライベートLLMに独自のセキュリティ対策を導入することができる。LLMの利用においてプライバシーを保護するために、様々な有望な戦略が開発されている。その中には次のようなものがある：

統合学習：この革新的なアプローチは、データを共有することなく、分散化された複数のデバイスやサーバーにまたがってモデルを学習させる。この手法により、データはローカル・デバイス上でプライベートかつセキュアに保たれ、モデル学習中の侵害リスクを大幅に最小化することができる。
同型暗号化：データを暗号化された形で処理できるようにする最先端の暗号化手法で、機密情報のプライバシーを確保しつつ、意味のある計算処理を可能にする。この技術は、計算効率やモデルの性能に影響を与える可能性はあるものの、LLMアプリケーションにおけるユーザー入力の機密性を保持するのに有効です。
LLMのローカル展開：オンプレミスでの展開を選択することは、データプライバシーを強化する簡単な方法です。privateGPTのようなソリューションは、プライバシーを重視したLLMを組織のセキュアなインフラストラクチャ内に展開することで、データとモデルの制御を保証し、外部からのデータアクセスに関連するリスクを大幅に低減します。ローカルに配置されたLLMにベクターデータベースを組み込むことで、カスタムコンテキストを安全に提供し、精度を向上させ、誤った情報を減らすことで、プライバシーをさらに強化することができます。

LLMのクラウド展開には、スケーラビリティ、コスト効率、使いやすさといった利点がある一方で、データプライバシー、セキュリティ、潜在的な高コスト（特に規模が大きい場合）に対する懸念があるため、多くの組織にとってオンプレミス展開が魅力的な選択肢となっている。LLMをローカルで稼動させることで、より多くの制御が可能になり、必要なハードウェアがすでに利用可能であれば、より低いコストで済む可能性があり、プライバシーも保護される。しかし、初期コストの増加、複雑さ、スケーラビリティの制限、事前に訓練されたモデルへのアクセスの必要性などの課題がある。

カスタムデータでローカルにLLMを実行する（ガイド）

大規模言語モデル（LLM）をローカルで実行するためには、これらのモデルが外部サービスから独立して動作できる環境を構築し、すべてのデータ処理が制御された安全な環境で行われるようにする必要があります。このプロセスは、機密情報を扱う組織や、厳しいデータ保護規制の下で運営されている組織にとって非常に重要です。プロジェクトの舞台を整えるために、段階を追って冒険を始めましょう。土台を築いたら、さっそくプロジェクトを実現させましょう。

要件の評価

ユースケースに基づいて、必要なLLMのサイズを決定します。より大きなモデルは、より多くの計算能力とメモリーを必要とします。
インフラストラクチャを評価し、モデルの要件をサポートできることを確認します。これにはハードウェア（GPU/CPU）、ソフトウェア依存性、ストレージが含まれます。

モデルの選択

ニーズに合った LLM を選択します。オプションには、GPT（必要なサイズと機能に応じてさまざまなバージョン）、BERT、その他があります。オープンソースのモデルもあれば、ライセンスが必要なモデルもあります。

インフラのセットアップ

ハードウェア：*** 必要な計算リソースがあることを確認します。GPT-3やGPT-4のような大規模モデルでは、効率的な学習と推論のためにGPUを推奨します。
ソフトウェア:** Python、TensorFlow、PyTorch、その他使用するモデルに特化したライブラリなど、必要なソフトウェアの依存関係をインストールします。

モデルのダウンロードとインストール

オープンソースのモデルの場合は公式リポジトリから、プロプライエタリなモデルの場合はライセンスされたディストリビュータから、モデルの重みと設定をダウンロードします。
モデル固有のインストール手順に従ってください。これには、Python環境のセットアップ、ライブラリのインストール、モデルの重みのロードが含まれます。

データの準備（オプション）

データを使ってモデルを微調整する予定がある場合は、モデルの要件に従ってデータを前処理します。これには、トークン化、正規化、バッチ処理などが含まれます。

モデルの微調整（オプション）

ファインチューニングは、特定のデータセットに基づいてモデルの重みを調整し、ユースケースに関連するタスクのパフォーマンスを向上させます。
モデルの開発者が提供する学習スクリプトを使用するか、モデルのアーキテクチャに基づいて独自の学習スクリプトを作成します。

推論パイプラインのセットアップ

モデルにデータを入力し、その出力を処理するスクリプトやアプリケーションを作成する。これには、APIやコマンドラインインターフェイスを設定したり、モデルを既存のソフトウェアに統合したりすることが含まれます。

セキュリティ対策の実施

転送中および保管中のデータの暗号化を実施する。データ伝送には安全なプロトコルを使用し、暗号化をサポートするストレージソリューションを使用する。
認証と承認の仕組みを通じて、モデルとデータへのアクセスを制限する。

監視と保守

システムのパフォーマンスとセキュリティの問題を定期的に監視する。
必要に応じてモデルや依存関係を更新し、改善やセキュリティパッチを組み込む。

コンプライアンスと倫理

LLMの使用が国内および国際的なデータ保護法（GDPR、CCPAなど）に準拠していることを確認する。
モデルの潜在的な偏りや、その出力がユーザーに与える影響など、ユースケースの倫理的意味を考慮する。

カスタムデータを使ってローカルでLLMを実行する（例）

ターミナルウィンドウを開く-ここでコマンドを入力する。そこに次の行をコピー＆ペーストする： python pip install torch transformers


メモ帳でもVSCodeでも、好きなテキストエディタを開いてください。local_gpt2_example.py`という新しいファイルを保存します。

ノートブックの一番上に以下の行を書きます：
python
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
インポートトーチ

Note: ターミナルで以下のコマンドを実行する必要があるかもしれません。 pip install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 -f` https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

さて、コンピュータにあなたとGPT-2の両方を理解する方法を教える必要があります。書いてみよう： python

GPT-2 の辞書

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

GPT-2 の脳

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')


EOSトークンをパドトークンとして設定する
``python
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

文章や話のきっかけを考えてください。Your text prompt here "をあなたのアイデアに置き換えてください：パイソン text = "あなたのテキストプロンプトをここに" encoded_input = tokenizer.encode_plus( text、 return_tensors='pt'、 add_special_tokens=True, # '[CLS]' と '[SEP]' を追加する。 max_length=100, # すべての文をパディングして切り捨てる。 padding='max_length', # max_lengthまで詰める。 truncation=True)

アテンションマスクを生成する：

python
attention_mask = encoded_input['attention_mask'] アテンションマスクを生成する。

モデルから出力を生成する python output = model.generate( input_ids=encoded_input['input_ids']、 attention_mask=attention_mask、 max_length=200、 num_return_sequences=1、 no_repeat_ngram_size=2、 temperature=0.9、 top_k=50、 top_p=0.95、 pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

生成されたテキストをデコードする：
生成されたテキストをデコードする。
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

ノートブックを保存します。ターミナルに戻って、ファイルが保存されている場所に移動し、次のように入力します： python python local_gpt2_example.py

## プライベートLLMの課題

- 計算能力:** LLMをローカルで実行し、微調整するためには、強力なGPUや大容量のストレージなど、多大な計算リソースが必要となり、コストがかかります。

- 技術的専門知識：*** 組織は、LLMのトレーニング、微調整、維持の複雑さを管理できる熟練したAI専門家へのアクセスを必要としている。

* データの量と質：***ファインチューニングの有効性は、大規模で高品質なデータセットの利用可能性に依存する。データが限られている組織では、望ましいモデル性能を達成することが難しいかもしれません。

* バイアスと公平性：*** 慎重な監視がなければ、特に学習データが多様で代表的でない場合、モデル にバイアスをもたらしたり、永続させたりする危険性がある。

* 継続的な更新： **モデルを長期にわたって適切な状態に保つには、継続的な更新と再トレーニングが必要であり、リソースを大量に消費する可能性があります。

* スケーラビリティの課題：***組織のニーズが高まるにつれて、データやリクエストの増加に対応するため、プライベートLLMを拡張することは、技術的およびロジスティックな課題を提示する可能性がある。


## 結論と参考文献

プライベートLLMを採用することは、すべての人のプライバシーを尊重し、ルールに従う最先端のAI技術の力を活用する機会である。これらのインテリジェント・モデルは、機密データの保護、特定のビジネス・ニーズに合わせたAIの調整、競合他社に差をつけるユニークで革新的なソリューションの創造など、驚くべき偉業を達成することができる。

しかし、そこに至るまでには困難が伴う。多くのリソースが必要であり、モデルは多くの優れたデータを必要とするため、時折しか期待通りのパフォーマンスを発揮できないかもしれない。すべてを円滑に動かし、最新の状態に保つことは大きな仕事だ。さらに、これらの高度なツールを、企業がすでに設定しているものにうまく適合させるのは、難しいことだ。

このような困難があるにもかかわらず、プライバシーを保護するプライベートLLMとAIの開発にあなたが関わることは、非常に重要でスリリングなことです。それは、データプライバシーへの新しいアプローチを開拓し、より効率的なアルゴリズムを設計し、AIの責任ある使用を保証することです。

プライベートLLMとプライバシーを保護する機械学習をより深く掘り下げることに興味がある人のために、豊富なコンテンツと積極的な参加によって際立っているリソースとコミュニティがあります。以下は、あなたが始めるためのいくつかの提案です：

- LLM Security & Privacy on GitHub:** LLMセキュリティとプライバシー専用のGitHubリポジトリ。LLMのセキュリティとプライバシー保護に関するツール、テクニック、ディスカッションを共有するハブです。このコミュニティは、進行中のプロジェクト (<https://github.com/chawins/llm-sp>) に貢献したり、そこから学んだりしたい開発者や研究者にとって理想的です。

- **Secure Community Transformers：Private Pooled Data for LLMs:**MITからのこのドキュメントは、プライバシーとセキュリティを確保しながらLLMのためにプールされたデータを使用する革新的なアプローチを提示し、共同AI開発の未来を垣間見せてくれます(<https://hardjono.mit.edu/sites/default/files/documents/SecureCommunityTransfomersMITSouth-April2023.pdf>)。

- **Privacy Preserving Large Language Models (arXiv paper):** この学術論文は、LLMのためのプライバシー保護手法の開発を目指した最新の研究努力を包括的に紹介し、最先端のテクニックと方法論を強調しています（<https://arxiv.org/abs/2310.12523>）。

AIの未来は、技術がどれだけ進歩するかということだけでなく、これらの進歩がプライバシーや安全性に配慮し、正しいことをするようにすることでもある。私たちが新しいAIの領域に進むとき、イノベーションにコミットし、私たちの権利を守り、信頼を築くことが極めて重要です。プライバシーを保護するAIを作ることは、単なる技術的な課題ではなく、AIが誰にとっても良い方法で成長することを保証するために不可欠なのです。