讨论总结
这个讨论主要是关于Elara这个开源的用于匿名化LLM提示的工具。大家从多个方面进行了探讨,包括工具的名字是否与其他概念有关,工具能匿名化哪些信息,识别PII的技术手段,工具在编程方面的应用以及一些对工具优化的建议等。整体氛围比较积极,大家对这个工具表现出较多的关注和肯定。
主要观点
- 👍 质疑Elara这个工具名是否与人工智能故事中的角色名Elara有关
- 支持理由:以轻松幽默的方式提出名字可能存在文字游戏
- 反对声音:无
- 🔥 对Elara工具匿名化信息种类有疑问,想知道是否会处理IP地址和主机名等内容
- 正方观点:未看到文档所以有此疑问
- 反方观点:无,原作者表示会完善文档补充信息
- 💡 关注Elara工具识别PII的手段
- 解释:询问所使用的识别技术,得到是特定模型的答复
- 💡 认为Elara工具如果有API会更有用
- 解释:例如可以先将文本匿名化再发送给服务,之后再解除匿名化
- 💡 认可Elara是个好的开始,同时提出优化建议
- 解释:提出使用特定资源来替换NER模型发现的实例以增强使用场景
金句与有趣评论
- “😂 is it a pun on all the ais always calling their characters Elara in their stories?”
- 亮点:以幽默的方式对工具名字提出有趣的质疑
- “🤔 Maybe I didn’t see the documentation, but what kind of information does it actually anonymize?”
- 亮点:提出对工具匿名化信息种类的疑问
- “👀 Super cool, I’d say that if there are API’s it would be more useful as in I send in the text -> annon it -> then send to claude/service -> de-annon it”
- 亮点:提出API会让工具更有用的观点并举例
- “😊 Nice start. 😉”
- 亮点:简洁地表达对工具的认可并认为是个好的开始
- “🤔 A lot our clients always raise concern on using API, citing privacy issues.”
- 亮点:指出客户使用API时存在隐私担忧的情况
情感分析
[总体情感倾向是积极的,主要分歧点较少。大家大多对Elara这个工具表示认可和关注,部分评论者提出一些疑问和优化建议也是基于对工具的期待。可能的原因是这个工具在LLM提示匿名化方面有一定的创新性和实用性,符合大家对隐私保护等方面的需求]
趋势与预测
- 新兴话题:[工具在API方面的应用以及如何更好地解决客户隐私担忧]
- 潜在影响:[对LLM相关的隐私保护有积极影响,可能促使更多人关注工具在编程、业务逻辑中的应用以及如何进一步优化工具]
详细内容:
标题:关于开源工具 Elara 用于匿名化 LLM 提示的热门讨论
在 Reddit 上,一个关于“Elara: a simple open-source tool for anonymizing LLM prompts”的帖子引发了众多关注。该帖子包含了一个视频链接(https://v.redd.it/ug5cymvwc1fe1/DASH_1080.mp4?source=fallback),收获了大量的点赞和评论。帖子主要围绕这个开源工具的功能和应用展开了热烈的讨论。
讨论的焦点与观点分析如下: 有人认为对于使用了 ChatGPT 数据集进行训练的模型来说,这种工具很常见,并且常见于人们让语言模型创作幻想或当代故事。还有人表示自己只是天文学爱好者,所以将其命名为 Elara 是因为木星的卫星之一。有人提出经常通过让语言模型续写自己写的短篇故事来测试其保持连贯情节和故事的能力,并提到模型最常使用的名字是 Elara。
有人询问该工具究竟匿名化了什么样的信息,是否会隐藏 IP 地址和主机名等。创建者表示会尽快将相关内容添加到文档中,并告知在项目目录根的 labels.txt 中已经添加了 IP 地址,如果有其他需要添加的标签,可以编辑该文件。
有人好奇是用什么来识别个人可识别信息(PII),创建者回复是使用了“https://huggingface.co/urchade/gliner_multi_pii -v1”这个模型。
有人认为如果有 API 会更有用,可以实现发送文本、匿名化、再发送给服务、解除匿名化的流程。但也有人质疑这样是否会破坏匿名化的目的。
有人认为如果能将其包装为 Python 库,作为业务逻辑和 LLM 调用之间的拦截层,会让人们能够无缝地匿名化 PII。
有人分享了一个小技巧,使用特定的方法来增强工具的使用案例。有人则请教如何实现类似的功能,并在得知是使用特定模型后,表示会尝试使用。
有人指出在 API 中使用会很有趣,能解决客户对于使用 API 时的隐私担忧。
总的来说,大家对这个开源工具表示了肯定和期待,认为它具有一定的实用性和发展潜力,但也在功能完善和应用方式上存在一些讨论和思考。
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