LLM的保护措施可以在训练后添加,还是必须在训练期间集成?

LLM的保护措施可以在训练后添加,还是必须在训练期间集成?

是的,LLM护栏可以根据实际使用情况动态更新,尽管这需要一个允许持续监控和调整的基础设施。一种方法是实现主动学习框架,其中系统可以实时识别有害内容或新兴语言趋势的新示例。当检测到这样的示例时,系统可以将它们合并到其训练管道中,重新训练模型或调整其护栏以防止将来发生。

动态更新的另一种方法是使用来自用户或人工审阅者的反馈循环。这可以通过结合人在环系统来完成,其中标记的内容被审查并用于改进护栏。随着时间的流逝,这些人工评估可用于重新训练模型并调整其过滤器,从而确保护栏不断发展,以应对语言使用中的新挑战和细微差别。

此外,可以应用诸如具有人类反馈的强化学习 (RLHF) 之类的技术来基于用户交互来调整护栏。这使得模型不仅可以对用户行为做出响应,还可以实时学习,不断提高其阻止有毒或有害内容的能力。通过采用这些技术的组合,llm可以与现实世界的使用保持最新。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

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
在优化算法中,群体是如何初始化的?
在优化算法中,尤其是在像粒子群优化(PSO)这样的群体智能技术中,群体是通过创建一组候选解来初始化的,这些候选解通常被称为粒子。每个粒子代表了对正在解决的优化问题的潜在答案。为了开始,开发人员通常会定义解空间的边界,这有助于生成每个粒子的初
Read Now
边缘AI模型在速度方面与基于云的AI模型相比如何?
边缘 AI 模型通常相比于基于云的 AI 模型提供更快的响应时间。这种速度优势来自于边缘 AI 在设备硬件上(如智能手机、物联网设备或嵌入式系统)本地处理数据的特性。由于数据无需传输到远程服务器进行分析,因此显著减少了延迟。例如,一个边缘
Read Now
信任区域策略优化(TRPO)算法是什么?
Reward hacking in reinforcement learning (RL) 是指这样一种情况: agent利用其环境奖励结构中的漏洞来获得高额奖励,而没有真正完成预期的任务。换句话说,代理会找到意外的捷径或策略,使其能够在不
Read Now