Dataset Ownership in the Era of Large Language Models

Dieses Kapitel geht auf die entscheidenden Herausforderungen beim Schutz des Eigentums an Datensätzen im Zeitalter großer Sprachmodelle ein und konzentriert sich auf die Unzulänglichkeiten traditioneller Methoden zum Schutz geistigen Eigentums. Sie unterteilt Schutztechniken in drei unterschiedliche Ansätze: nicht-aufdringlich, minimal-aufdringlich und maximal-aufdringlich, wobei jeder seine eigenen Zielkonflikte zwischen der Genauigkeit der Eigentumsüberprüfung und dem Nutzen der Daten hat. Das Kapitel unterstreicht die übermäßige Abhängigkeit von Bilddatensätzen in der aktuellen Forschung und die dringende Notwendigkeit effizienter, skalierbarer Lösungen, die eine Verschlechterung der Leistungsfähigkeit in Grundlagenmodellen verhindern. Außerdem werden die ethischen und rechtlichen Überlegungen zur Eigentumstransparenz untersucht und die Bedeutung eines verantwortungsvollen Schutzes von Datensätzen in sich entwickelnden ML-Ökosystemen hervorgehoben. Durch die umfassende Überprüfung technischer Methoden und die Identifizierung kritischer Lücken bietet dieses Kapitel wertvolle Einsichten für Fachleute, die versuchen, das Eigentum an Datensätzen im Zeitalter großer Sprachmodelle zu sichern.