LLM 的保护措施在大规模部署中可扩展吗?

LLM 的保护措施在大规模部署中可扩展吗?

是的,有一些开源框架可用于实现LLM guardrails,为开发人员提供了创建和自定义自己的内容审核和安全系统的工具。这些框架通常包括用于检测有害内容 (如仇恨言论、亵渎或错误信息) 的预构建过滤器,并且可以轻松集成到现有的LLM应用程序中。例如,Hugging Face Transformers库提供了一系列预训练模型,开发人员可以在这些模型之上实现自定义安全层或过滤器。

此外,IBM的公平指标或AI公平360等开源项目提供了评估和减轻机器学习模型 (包括llm) 偏差的工具。这些工具对于确保llm符合公平和公平标准特别有用,允许开发人员检查有偏见或歧视性的输出。

开源框架为开发人员设计LLM护栏提供了灵活性和透明度,同时促进了社区在最佳实践和改进方面的协作。但是,这些框架可能需要定制或进一步开发,以满足特定的行业需求或法规要求,因此应将其用作更广泛的护栏策略的一部分。

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
SSL是否可以用于在用标记数据微调之前进行模型的预训练?
“是的,SSL,即自监督学习,可以用于在使用带标签的数据进行微调之前对模型进行预训练。在自监督学习中,模型学习理解数据的结构,而无需显式标签。这种方法有助于提高模型在带标签数据稀缺或获取成本高昂的任务上的表现。在预训练阶段,模型接触到大量未
Read Now
关系数据库在web应用中是如何使用的?
关系型数据库通常用于 web 应用程序中,以存储、管理和检索结构化数据。在其核心,这些数据库将数据组织成由行和列组成的表格,每个表格代表一个不同的实体,如用户、产品或订单。通过使用结构化查询语言(SQL),开发人员可以对这些数据执行各种操作
Read Now
组织如何将大数据与遗留系统集成?
将大数据与传统系统集成涉及几个实际步骤,以确保二者能够高效协同工作。首先,组织需要评估其现有的传统系统,以了解其能力和局限性。传统系统通常使用较旧的数据库和技术,这些技术可能与现代大数据工具不兼容。因此,进行全面的分析至关重要。传统系统通常
Read Now