論文の概要: A Simple Architecture for Enterprise Large Language Model Applications based on Role based security and Clearance Levels using Retrieval-Augmented Generation or Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06718v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 09:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 18:26:46.491745
• Title: A Simple Architecture for Enterprise Large Language Model Applications based on Role based security and Clearance Levels using Retrieval-Augmented Generation or Mixture of Experts
• Title（参考訳）: Retrieval-Augmented GenerationまたはMixture of Expertsを用いたロールベースのセキュリティとクリアランスレベルに基づくエンタープライズ大規模言語モデルアプリケーションのためのシンプルなアーキテクチャ
• Authors: Atilla Özgür, Yılmaz Uygun,
• Abstract要約: 提案したアーキテクチャは、検索型拡張生成(RAG)とMixture of Expert Model(MoE)の微調整を併用して利用できる。 ユーザのロールとセキュリティクリアランスレベルを使用して、RAGのドキュメントとMoEの専門家がフィルタリングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a simple architecture for Enterprise application for Large Language Models (LLMs) for role based security and NATO clearance levels. Our proposal aims to address the limitations of current LLMs in handling security and information access. The proposed architecture could be used while utilizing Retrieval-Augmented Generation (RAG) and fine tuning of Mixture of experts models (MoE). It could be used only with RAG, or only with MoE or with both of them. Using roles and security clearance level of the user, documents in RAG and experts in MoE are filtered. This way information leakage is prevented.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ロールベースのセキュリティとNATOクリアランスレベルのためのLLM(Large Language Models)エンタープライズアプリケーションのためのシンプルなアーキテクチャを提案する。 本提案は,セキュリティと情報アクセスを扱う上で,現在のLLMの限界に対処することを目的としている。 提案アーキテクチャは、検索型拡張生成(RAG)とMixture of Expert Model(MoE)の微調整を併用して利用することができる。 RAGでのみ、あるいはMoEでのみ、あるいは両方でのみ使用することができる。 ユーザのロールとセキュリティクリアランスレベルを使用して、RAGのドキュメントとMoEの専門家がフィルタリングされる。 これにより、情報漏洩を防止する。

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