組織を超えたLLM学習データの目的外利用を防げるか

高性能な大規模言語モデル（LargeLanguageModel,LLM）の開発には，高品質な学習データの収集が不可欠である．しかし，データ収集には多くの課題が伴い，データ提供者とモデル開発者が異なるケースでは，組織間でのデータ共有が避けられない場合がある．この共有プロセスにおいて，データの不適切な利用や漏洩リスクは重大な課題となる．そのため，データに適切な保護処理を施し，LLMの学習以外での利用を防ぐことが必要不可欠となる．同時に，保護されたデータを用いて構築したLLMにおいて，モデル性能が大幅に低下しないことも求められる．本研究では，保護処理を施したデータを学習データとして使用した場合におけるLLMへの影響を，特にコード生成能力を指標として評価する．