如何使大语言模型的保护措施能够适应不断演变的威胁?

如何使大语言模型的保护措施能够适应不断演变的威胁?

在某些系统中,是的,用户可以为LLM交互配置自己的护栏,特别是在个性化是关键的设置中。例如,开发者可以提供允许用户设置内容过滤、音调和响应行为的偏好的接口或API。这种自定义在受众不同的应用程序中特别有用,例如客户服务机器人,教育工具或内容审核系统。

然而,用户配置的护栏通常限于某些方面,诸如过滤显式内容或调整响应的冗长。虽然用户可以调整这些偏好,但某些核心道德和安全准则 (如防止有害内容) 仍将由系统的总体护栏强制执行,以确保符合更广泛的法律和道德标准。

平衡用户定制与必要的安全协议可能具有挑战性,因为过度放松的护栏可能导致有害内容的生成。出于这个原因,大多数系统提供了一个平衡,用户可以个性化某些功能,同时仍然坚持基本的安全和道德界限。

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