Atelier sur l'activation responsable des données pour les modèles fondamentaux

À mesure que les modèles fondamentaux se développent, les sources de données d'entraînement disponibles se sont rapidement épuisées. Cependant, plusieurs formes d'artefacts de données précieux tels que les dossiers médicaux, les documents juridiques et financiers sont restreints en raison de leur nature sensible. De plus, les fortes capacités de raisonnement des modèles génératifs actuels ont ouvert la possibilité d'applications d'IA hautement personnalisables, mais celles-ci restent limitées par l'accès restreint à des données utilisateur de haute qualité. Il est donc d'une immense valeur de libérer de manière responsable ces sources de données (par exemple : en utilisant la transformation de données ou des paradigmes d'entraînement contraints) ou de générer des alternatives synthétiques. Dans cet atelier, nous visons à rassembler des experts du domaine en matière de données, de confidentialité, de formation de modèles et de politique juridique, pour faire avancer la frontière de l'utilisation responsable de telles données sensibles avec des modèles fondamentaux.