随着企业法学硕士的使用加速以及人工智能更深入地融入核心业务流程，可验证性变得比以往任何时候都更加重要。 当谈到人工智能时，品牌信任已经不够了。利用法学硕士的企业需要能够为消费者、诉讼律师、立法者和利益相关者提供以下问题的答案： 🟣使用哪些数据集来训练/微调法学硕士？这些数据集是否包含任何受版权保护的内容或受保护的知识产权？ 🟣在训练之前（或在填充要在提示中检索的矢量搜索数据库之前）是否删除了敏感数据？ 🟣是否使用正确的 LLM 二进制文件和权重处理用户请求？当使用第三方托管的 LLM 服务时，您能相信第三方没有操纵响应吗？ 🟣是否有任何敏感 IP 由于 RAG 流程而被意外发送到第三方 LLM 服务？ 🟣我们如何制定管理流程来管理和批准使用企业数据集的代码库或 AI 代理流程中的提示？ 🟣我们如何证明某条内容对于组织来源来说是真实的并验证其出处？ 在这篇 SxT 博客中，Space and Time 联合创始人兼首席技术官@chiefbuidl 介绍了提供端到端可验证 LLM 系统的过程和挑战：从防篡改和经过消毒的训练数据集开始，然后最终证明模型的正确使用和为生成的内容添加水印。 当实现后，可验证的法学硕士将提供更好的…… ‍ ✅可信度 ✅准确性和可靠性 ✅定制 ✅内容的真实性 Space and Time 专注于将可验证性引入到这个过程中的几个关键步骤中，使用 ZK 和区块链技术来加密证明用于 LLM 训练、微调和 RAG 的数据。 请阅读此处的博客文章：https://www.spaceandtime.io/blog/verifiable-llms-for-the-modern-enterprise