护栏如何确保LLM生成内容的包容性?

护栏如何确保LLM生成内容的包容性?

LLM护栏通过实施严格的数据处理和处理协议来保护敏感的用户数据。部署LLM时,护栏可以设计为匿名输入和输出,确保不使用或存储个人身份信息 (PII)。例如,护栏可以过滤掉任何可能将特定用户链接到其查询或输出的数据,从而最大程度地降低侵犯隐私的风险。

此外,护栏确保敏感信息 (如医疗、财务或法律数据) 不会被无意中使用或不当暴露。LLM可以被编程为识别和防止用户输入或请求某些类型的敏感数据。这可能包括禁止查询个人健康状况,财务状况或机密法律事项,除非明确同意或安全处理协议到位。

此外,护栏可以确保为模型改进而保留的任何用户数据都符合隐私法规。数据可以以去识别或聚合的形式存储,使得不可能追溯到特定的个人,并且访问可以仅限于授权人员,以防止数据泄露。

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
IaaS是如何处理成本管理的?
基础设施即服务(IaaS)主要通过其按需付费定价模型来处理成本管理,这使得组织可以仅为实际使用的资源付费。这意味着开发人员可以在需要时启动虚拟机、存储和网络资源,并在不再需要时将其缩减。例如,如果一个开发团队在产品发布期间需要额外的服务器来
Read Now
什么是均值平均精准度(MAP)?
信息检索 (IR) 是许多AI应用程序的基础组件。它使系统能够基于用户查询或输入来访问、检索和呈现相关信息。为了使人工智能在现实世界的应用中有效,搜索大量数据集和检索有用信息的能力至关重要。 在推荐系统等应用中,IR允许AI通过分析用户偏
Read Now
Vespa是什么,它的IR能力有哪些?
混合搜索结合了多种搜索方法,以提高搜索结果的相关性和准确性。通常,它集成了传统的基于关键字的搜索和更现代的上下文感知方法,如使用机器学习模型的语义搜索。 在混合搜索中,系统可能首先使用诸如关键字匹配 (使用布尔运算符或tf-idf) 之类
Read Now

AI Assistant