論文の概要: FhGenie: A Custom, Confidentiality-preserving Chat AI for Corporate and Scientific Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00039v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 09:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 19:26:35.421969
• Title: FhGenie: A Custom, Confidentiality-preserving Chat AI for Corporate and Scientific Use
• Title（参考訳）: fhgenie: 企業および科学的な利用のための秘密保持型チャットai
• Authors: Ingo Weber, Hendrik Linka, Daniel Mertens, Tamara Muryshkin, Heinrich Opgenoorth, Stefan Langer
• Abstract要約: 我々は、FhGenieと呼ばれるカスタマイズされたチャットAIを設計、開発しました。 リリース後数日で、何千人ものFraunhofer社員がこのサービスを使い始めた。 我々は、その生産的利用から学んだ課題、観察、および中核的な教訓について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.927166196773183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since OpenAI's release of ChatGPT, generative AI has received significant attention across various domains. These AI-based chat systems have the potential to enhance the productivity of knowledge workers in diverse tasks. However, the use of free public services poses a risk of data leakage, as service providers may exploit user input for additional training and optimization without clear boundaries. Even subscription-based alternatives sometimes lack transparency in handling user data. To address these concerns and enable Fraunhofer staff to leverage this technology while ensuring confidentiality, we have designed and developed a customized chat AI called FhGenie (genie being a reference to a helpful spirit). Within few days of its release, thousands of Fraunhofer employees started using this service. As pioneers in implementing such a system, many other organizations have followed suit. Our solution builds upon commercial large language models (LLMs), which we have carefully integrated into our system to meet our specific requirements and compliance constraints, including confidentiality and GDPR. In this paper, we share detailed insights into the architectural considerations, design, implementation, and subsequent updates of FhGenie. Additionally, we discuss challenges, observations, and the core lessons learned from its productive usage.
• Abstract（参考訳）: OpenAIがChatGPTをリリースして以来、生成AIはさまざまな領域で注目されている。 これらのAIベースのチャットシステムは、多様なタスクにおける知識労働者の生産性を高める可能性がある。 しかし、無料パブリックサービスの使用はデータ漏洩のリスクを生じさせる。サービスプロバイダは、境界を明確にすることなく、追加のトレーニングと最適化のためにユーザー入力を利用する可能性がある。 サブスクリプションベースの代替サービスでさえ、ユーザデータの処理に透明性がない場合もある。 これらの懸念に対処し、Fraunhoferのスタッフが機密性を確保しながらこの技術を活用できるように、FhGenieというカスタマイズされたチャットAIを設計、開発しました。 リリース後数日で、数千人のfraunhofer社員がこのサービスを使い始めた。 このようなシステムを実装する先駆者として、他の多くの組織もこれに倣っている。 私たちのソリューションは商用の大規模言語モデル(llm)をベースにしており、機密性やgdprといった特定の要件やコンプライアンスの制約を満たすために、システムを慎重に統合しています。 本稿では,FhGenieのアーキテクチャ的考察,設計,実装,その後の更新に関する詳細な知見を紹介する。 さらに,課題や観察,生産的利用から学んだ中核的な教訓についても論じる。

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