Seit OpenAI Seit der Veröffentlichung von ChatGPT 3.5 Ende 2022 haben sich Sprachmodelle in bemerkenswertem Tempo weiterentwickelt. Was als Werkzeug zur Textgenerierung begann, hat sich schnell zu Systemen entwickelt, die in der Lage sind, unternehmensweite Arbeitsabläufe zu analysieren, zu überwachen und zu automatisieren.
Die ersten kommerziell erhältlichen großen Sprachmodelle (LLMs) kamen Ende 2023 auf den Markt. Seitdem haben Unternehmen wie BigID deren Einsatz weit über dialogbasierte Schnittstellen hinaus erweitert – sie ermöglichen Interaktionen im Copilot-Stil., Agentenautomatisierung zur Behebung von Sicherheitslückenund fortgeschrittene Identifizierung, Klassifizierung, und die Kategorisierung von Unternehmensdaten.
Da Sprachmodelle zunehmend Macht haben Verwaltung der Datensicherheitsmaßnahmen (DSPM), Eine altbekannte Debatte ist wieder aufgekommen: Kleine Sprachmodelle (SLMs) versus große Sprachmodelle (LLMs). Diese Sichtweise ist zwar weit verbreitet, verkennt aber einen wichtigeren Punkt.
Der eigentliche Unterschied bei DSPM liegt nicht einfach in der Größe.
Es geht darum, wie Modelle denken – und was sie zu verstehen fähig sind.
Warum die Unterscheidung zwischen “klein und groß” am Kern der Sache vorbeigeht
In Marktgesprächen, SLMs Sie werden oft als leichtgewichtige, aufgabenspezifische Alternativen zu LLMs beschrieben. LLMs wiederum gelten als leistungsstärker, aber auch teurer.
Diese Darstellungsweise ist zwar praktisch, aber unvollständig.
In der Praxis können sowohl SLMs als auch LLMs sein generativ. Die aussagekräftigere Unterscheidung besteht zwischen:
- Prädiktive, aufgabenspezifische Modelleund
- Generative Sprachmodelle, die kontextübergreifendes Denken ermöglichen.
Viele Systeme, die in DSPM als “SLMs” vermarktet werden, sind eigentlich maskierte oder diskriminative Modelle– Optimiert für die Klassifizierung oder Kennzeichnung von Daten innerhalb eng definierter, vordefinierter Aufgaben. Generative Sprachmodelle hingegen interpretieren Bedeutung, Absicht und Kontext und können sich so an veränderte Umgebungen anpassen.
Vorhersagemodelle: Effizient, aber starr
Prädiktive oder maskierte Modelle eignen sich hervorragend für klar definierte Klassifizierungsprobleme. In DSPM werden sie häufig verwendet, um:
- Feste Etiketten anbringen
- Bekannte Muster erkennen
- Vordefinierte Regeln durchsetzen
Bei stabilen Datentypen und seltenen Änderungen der Anforderungen kann dieser Ansatz effizient sein. Solche Modelle sind in der Regel kostengünstiger und eignen sich gut für wiederkehrende Aufgaben.
Diese Effizienz hat jedoch ihren Preis.
Vorhersagemodelle erfordern:
- Kuratierte Trainingsdaten
- Menschliche Aufsicht
- Umschulungen sind erforderlich, wenn sich Richtlinien, Datenquellen oder Vorschriften ändern
Sie tun genau das, wofür sie ausgebildet wurden – und haben Schwierigkeiten, wenn sich die Welt um sie herum verändert.
Generative Sprachmodelle: Entwickelt für das Verständnis
Generative Sprachmodelle funktionieren anders. Anstatt Bezeichnungen anhand fester Muster vorherzusagen, Vernunft vor Kontext und Bedeutung.
In DSPM ermöglicht dies Fähigkeiten, die Vorhersagemodelle nicht ohne Weiteres nachbilden können:
- Zu verstehen, warum Daten sensibel sind, und nicht nur, dass sie es sind.
- Anpassung an neue Vorschriften und Geschäftskontexte ohne Umschulung
- Korrelation von Signalen über Inhalte, Metadaten, Zugriff und Richtlinien hinweg
- Entscheidungen in verständlicher Sprache erklären
Generative Modelle – ob groß oder klein – sind von Natur aus flexibler. Sie benötigen nicht für jeden neuen Anwendungsfall ein neues Modell. Stattdessen verallgemeinern sie durch logisches Denken über verschiedene Szenarien hinweg.
Was dies für die Ergebnisse des DSPM bedeutet
DSPM ist kein statisches Klassifizierungsproblem. Es ist ein Problem des dynamischen Verständnisses.
Sicherheits- und Governance-Teams müssen Folgendes beachten:
- Relevante Risiken von Störfaktoren trennen
- Verstehen Sie, wie Daten genutzt, weitergegeben und offengelegt werden.
- Bedienelemente anpassen mit der Weiterentwicklung von Umgebungen und KI-gesteuerten Arbeitsabläufen
Dies erfordert mehr als effizientes Mustervergleichs. Es erfordert Kontext.
Generative Sprachmodelle liefern:
- Höhere Kontextgenauigkeit, weniger Fehlalarme
- Anpassungsfähigkeit an Veränderungen ohne ständige Umstrukturierung
- Domänenübergreifende Korrelation über strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg
- Erklärbarkeit und Governance durch klare, nachvollziehbare Einblicke
Warum BigID einen generativen Ansatz verfolgt
Die DSPM-Plattform von BigID BigID basiert auf einem datenzentrierten Ansatz, der dem Verständnis Vorrang vor der Erkennung einräumt. Durch den Einsatz generativer Sprachmodelle ermöglicht BigID Unternehmen, Daten anhand von Bedeutung, Geschäftskontext und Risiko – und nicht nur anhand statischer Regeln – zu klassifizieren und zu steuern.
Dieser Ansatz bietet zudem Flexibilität. Kunden können die KI-Funktionen von BigID nutzen und gleichzeitig die Möglichkeit behalten, ihre eigenen bevorzugten Sprachmodelle zu verwenden, wodurch eine Abhängigkeit von starren, aufgabenspezifischen Systemen vermieden wird.
Abschluss
Die Zukunft von DSPM besteht nicht in der Wahl zwischen kleinen und großen Modellen.
Es geht darum, sich zu entscheiden zwischen Starre Vorhersage und flexibles Denken.
Vorhersagemodelle haben ihre Berechtigung. Doch mit zunehmender Komplexität der Datenökosysteme und der beschleunigten Einführung von KI muss sich DSPM von der statischen Erkennung hin zu einem kontinuierlichen Verständnis weiterentwickeln.
In diesem Wandel stellen generative Sprachmodelle – ob groß oder klein – nicht nur eine Verbesserung dar.
Sie sind Pflicht.
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