"Məhz öz coğrafi mövqeyimizə görə biz bütün rabitə vasitələrini inkişaf etdirmək və qlobal informasiya sistemi yaradılmasında irəliləyişi təmin etmək üçün misilsiz imkanlara malikik"

Heydər Əliyev

"İnsanların işləməsi, fəaliyyət göstərməsi, dövlət orqanlarının, ayrı-ayrı özəl qurumların, hər bir təşkilatın səmərəli işləməsi üçün rabitə indi çox mühüm bir vasitədir"

Heydər Əliyev

"Rabitəçilərin vəzifəsi bütün rabitə növlərinin, xüsusən telefon rabitəsinin iş keyfiyətini daha da yüksəltməkdən, əhalinin ehtiyac və tələbatına daha çox fikir verməkdən ibarətdir"

Heydər Əliyev

"Son illər Azərbaycanda rabitənin inkişafı sürətlə gedir və aparılan işlər, əldə olunan nəticələr təqdirəlayiqdir"

Heydər Əliyev

"İndiki zamanda rabitə hər bir insan üçün ən çox lazım olan bir vasitədir"

Heydər Əliyev

Google-un ilk məxfiliyə yönəlmiş böyük dil modeli: VaultGemma!

Google Research, istifadəçi məlumatlarının qorunmasına yönəlmiş yeni VaultGenna adlı modelini (LLM) inkişaf etdirərək, süni intellektdə əhəmiyyətli bir addım atıb. VaultGemma adlanan model təlim məlumatlarının “saxlanılması” ehtimalını azaldan diferensial məxfilik üsullarından istifadə edir. Böyük AI modellərini inkişaf etdirən şirkətlər tez-tez yüksək keyfiyyətli təlim məlumatlarını tapmaqda çətinlik çəkirlər. İnternetdən məlumat toplayarkən istifadəçilərin həssas məlumatlarının təsadüfən modelə daxil edilməsi riski artır. Daha əvvəl müzakirə etdiyimiz kimi, LLM-lərin nəticələri qeyri-müəyyəndir; nə deyəcəklərini proqnozlaşdırmaq çox vaxt mümkün olmur. Eyni girişlərdən istifadə edildikdə belə, çıxışlar dəyişə bilər və ya model təlim məlumatlarından bir şeyi birbaşa təkrarlaya bilər.

Təbii ki, həssas məlumat modelin təliminə daxil edilərsə, o, modelin çıxışlarında sözbəsöz təkrarlana bilər və potensial olaraq istifadəçi məxfiliyini poza bilər. Bundan əlavə, müəllif hüquqları ilə qorunan məzmunun modelə daxil edilməsi tərtibatçılar üçün ayrıca problem yarada bilər. Diferensial məxfilik təlim zamanı modelə kalibrlənmiş təsadüfi səs-küy əlavə etməklə bu cür “yaddaş” risklərini azaldır. Bununla belə, bu üsul modelin dəqiqliyinə və hesablama tələblərinə təsir göstərə bilər. Google Araşdırma komandası diferensial məxfiliyin model miqyası qanunlarına təsirini araşdıraraq, səs-küy və məlumat arasında düzgün tarazlığın performans üçün çox vacib olduğunu ortaya qoydu. Bu araşdırma VaultGemma-nın yaradılmasına səbəb olub.