言語モデルが機密情報を記憶しないようにするには、次のようなデータセキュリティプラクティスに従うことができます。

1.前処理：言語モデルをトレーニングする前に、データを前処理して、CPF、ID、パスワードなどの機密情報を削除できます。データクリーニング手法を使用して、この種の情報を削除できます。

2.データの匿名化：機密データを完全に削除する代わりに、データの元の形式を保持して、一般的な値に置き換えることができます。

3.トレーニング制御：トレーニング中に使用されている情報を監視および検証できるトレーニングプロセスの計画があります。この戦略は、モデルが機密情報を学習していないことを確認するのに役立ちます。

これらのプラクティスに従っていても、言語モデルが誤って機密情報を学ぶことはまだ可能であることを忘れないでください。したがって、データセキュリティ違反に対処するために緊急時対応計画を立てることが重要です。
Para garantir que o seu modelo de linguagem não memorize informações sensíveis, você pode seguir algumas práticas de segurança de dados, tais como:

1. Pré-processamento: antes de treinar o seu modelo de linguagem, você pode pré-processar os dados e remover qualquer informação sensível, como CPF, RG e senhas. Você pode usar técnicas de limpeza de dados para remover esses tipos de informações.

2. Anonimização de dados: ao invés de remover completamente os dados sensíveis, você pode substituí-los por valores genéricos, mantendo o formato original do dado.

3. Controle do treinamento: tenha um plano para o processo de treinamento que lhe permita monitorar e verificar as informações que estão sendo utilizadas durante o treino. Essa estratégia pode ajudar a garantir que o modelo não está aprendendo informações sensíveis.

Lembre-se de que, mesmo seguindo essas práticas, ainda é possível que o seu modelo de linguagem aprenda informações sensíveis de forma acidental. Portanto, é importante ter um plano de contingência para lidar com qualquer violação de segurança de dados.