护栏是否对大型语言模型(LLM)的输出施加了审查?

护栏是否对大型语言模型(LLM)的输出施加了审查?

是的,护栏可以通过实施严格的数据保留策略和实时监控来防止llm存储个人信息。这些护栏可以阻止模型在交互期间存储任何个人身份信息 (PII)。例如,如果LLM收到包含敏感细节的查询,则护栏将确保在处理后立即丢弃此类信息,而不会保留在系统中。

护栏还可以设计为防止模型意外存储或记住跨会话的用户输入。这对于隐私敏感的应用程序尤其重要,在这些应用程序中,保留用户数据可能会违反GDPR等法律或导致安全漏洞。通过确保除非明确要求 (并经同意),否则不存储任何数据,护栏可防止未经授权的数据保留。

此外,这些护栏可以与访问控制机制集成,以确保未经授权的个人或系统无法访问用户数据。在医疗保健或金融等敏感环境中,这有助于降低通过模型交互暴露个人信息的风险。

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