用户可以为大语言模型(LLM)交互配置自己的护栏吗?

用户可以为大语言模型(LLM)交互配置自己的护栏吗?

LLM guardrails通过分析和过滤掉可能违反安全准则或道德标准的响应中的特定令牌 (或单词) 来进行令牌级过滤。令牌级过滤允许护栏在粒度级别上操作,从而防止生成有问题的单词、短语或术语,而不管周围的上下文如何。

例如,如果用户请求显式内容,则护栏可以在输出某些攻击性令牌之前在令牌级别阻止它们,如亵渎或显式语言。这样可以确保没有有害或不适当的内容进入最终响应,即使它是更复杂的句子的一部分。此外,令牌级过滤可用于通过阻止模型词汇表中的某些单词来防止产生有偏见或歧视性的术语。

令牌级过滤在防止某些类型的有害内容方面非常有效,但它可能需要持续更新,以保持最新的语言和使用趋势。随着语言的发展,护栏必须适应新的攻击性术语或有问题的短语,确保令牌级过滤随着时间的推移保持有效。

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
在分析中,结构化数据和非结构化数据有什么区别?
结构化数据和非结构化数据代表了分析中使用的两种不同类型的信息。结构化数据高度组织且易于检索。它通常存储在关系数据库中,以行和列的形式格式化,使得使用SQL等语言查询变得简单明了。结构化数据的例子包括存储在表中的客户姓名和电子邮件地址,或包含
Read Now
确保大型语言模型(LLMs)被负责任使用采取了哪些步骤?
GPT-4建立在GPT-3的基础上,在性能、可伸缩性和功能方面有了显著的改进。虽然GPT-3有1750亿个参数,但GPT-4引入了更大、更优化的架构,可以更好地理解上下文,并在任务中提供更一致的输出。 GPT-4的一个关键进步是它的多模式
Read Now
在使用多样化数据集训练视觉-语言模型时,会出现哪些挑战?
在使用多样化数据集训练视觉-语言模型时,可能会出现几个挑战,影响模型的有效性和性能。其中一个主要挑战是确保数据集在模型使用的各种上下文和场景中保持平衡和代表性。例如,如果一个数据集中城市环境的图像和标题占据主导地位,模型可能会在解释乡村环境
Read Now