Перейти к содержимому
AUTHORВЫПУСК №008 → АВТОМАТИЗАЦИЯ АГЕНТАМИ: 90% НЕ ПРОМПТ / имейте совесть, когда будете делиться или копировать
>AISTUDY_

Модуль md.4

Локальные offline-агенты и приватность данных

Зачем offline-модель в медицине: приватность, защита PHI, требования 152-ФЗ, отсутствие отправки данных вовне. Privacy-by-design на кейсе Meissa-4B. Дообучение медицинской модели через SFT и GRPO как представление о кастомизации

2 уроков · ~1.5 часа

Уроки

  1. 1 Зачем offline-модель: приватность, PHI и 152-ФЗ
    40 мин
  2. 2 Дообучение медицинской модели: SFT и GRPO (учебно)
    40 мин

Обзор модуля

Медицинские данные — особая категория персональных данных. Отправка их во внешние LLM-API создаёт серьёзный риск. Этот модуль про privacy-by-design: почему в медицине часто выбирают локальные модели и как выглядит их кастомизация.

Уровень: Продвинутый Время: ~1.5 часа Предварительные знания: Модули md.1 и md.2, базовый Python


Чему вы научитесь

После прохождения модуля вы сможете:

  • Объяснять, зачем в медицине нужны offline-модели и в чём идея privacy-by-design
  • Связывать выбор offline с требованиями 152-ФЗ и врачебной тайны
  • Понимать на высоком уровне дообучение модели через SFT и GRPO
  • Осознавать границу: дообученная учебная модель не предназначена для клиники

Контекст: приватность как требование, а не опция

Когда речь идёт о данных пациента, вопрос «куда уходят данные» становится не техническим, а юридическим. Локальные модели — один из ответов, и важно понимать его цену и ограничения.

// Обсуждение

Можно писать анонимно. Укажите email, чтобы получать уведомления об ответах.