在公司生产的大量数据呈指数增长的情况下，分类成为技术和监管的命令。面对传统方法的局限性，新一代人工智能是另一种可信的。有两种类型的模型存在： LLM（大型语言模型） 和 LCM（法律内容模型）。他们的对抗提出了一个简单的问题：哪个最适合敏感数据的分类？
LLM：一种表面工具，功能强大但通用
LLM已成为信息系统中无处不在的工具。他们理解自然语言和恢复结构性内容的能力实际上是自动分类的候选人。
但是，它们的功能是基于通才语料库的大量学习。他们的力量在于对 语言形式 文档：词汇，转弯，复发。这足以产生摘要或产生上下文响应。但这仍然不足以可靠地将敏感性归因于战略或法律文件。
面对专业文件，LLM达到了限制：作业，合同，监管文件。如果没有 – 深度业务或法律环境，他们对内容敏感性的评估仍然近似。如果它们得到丰富（通过微调或抹布），则它们的效率会进展，但要取决于重大的工程工作和严格的控制。
LCM：基本分析，这是决定的核心
LCM（法律内容模型）在不同的范式上使用：他们不满足于分析表格，他们对待 法律和监管背景 文件。他们的架构旨在解释逻辑依赖性，法律的概念，隐性义务，敏感条款。他们的学徒制是基于标准化的纪录片基础：法院裁决，监管文本，合同。
结果：LLM可以根据关键字分配“机密”分类的水平，LCM能够识别非披露条款，以识别受GDPR或工业秘密的数据。他不仅对文档进行了分类，还 解释法律制度。
这在-Depth上下文分析能力中使LCM与处理关键文件的组织特别相关：管理，受管制行业，大规模管理个人数据的公司。
互补模型，但要求不同
LCM有一个 高精度率 ：一些反馈报告 98％的可靠性 关于异质语料库。作为回报，他们需要 优越的计算资源， 更长的学习时间 和 更复杂的管理。它们的使用仍然被这些约束而边缘化。
LLM易于集成，以SaaS或开源模式可用，并适用于广泛的非临界用途。它们使以人为验证的方式以半自动模式进行分类的第一层分类。它们适合 “人类在循环”，在数据不太敏感或已经标记的情况下。
可靠的分类采用什么策略？
答案既不是二进制，也不是技术：它是战略性的。对于公司而言，这不是选择的问题 之间 LLM和LCM，但 明智地结合在一起。
- LLM可以用作人类验证的非关键文件，可用于非关键文件。
- LCM可以保留给敏感层：法律文件，合规性，战略交流，受监管数据。
一个 混合体系结构围绕规则引擎表达的，严格的数据和人类监督的治理使得可以利用两种方法。重要的是要将分类纳入全球认知安全政策，通过将文件的生命周期，访问权利的管理和可追溯性关联。
在合成中
| 标准 | LLM | LCM |
|---|---|---|
| 主要分析 | 语言形式 | 逻辑 /法律背景 |
| 精度（敏感数据） | 平均良好 | 很高 |
| 需要资源 | 缓和 | 高的 |
| 推荐使用 | 大，辅助分类 | 关键和受监管的数据 |
| 到期 | 强有力的收养 | 在专业中 |
结论
敏感数据的自动分类不能基于独特的方法。 LLM提供速度和多功能性，LCM提供深度和准确性。他们的战略表达是在合规性，安全和数字主权方面满足不断增长要求的唯一现实途径。
