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
LLM 保护措施是否存在行业标准?
是的,通过确保LLM驱动的应用程序满足安全性,公平性和法律合规性的高标准,LLM护栏可以在市场上提供竞争优势。用户在使用AI系统时越来越关注数据隐私和道德考虑,提供强大的护栏可以帮助建立信任并吸引优先考虑负责任AI使用的用户。护栏还有助于保
Read Now
知识图谱在数据驱动决策中的作用是什么?
要实现基于知识图的搜索引擎,首先要构建知识图本身。知识图本质上是捕获实体 (如人、地点或对象) 以及它们之间的关系的信息的结构化表示。您可以从各种来源 (如数据库、api和web抓取) 收集数据开始。收集数据后,您可以将其组织为图形格式,通
Read Now
如何决定在卷积神经网络(CNN)中使用哪些滤波器?
可以使用特征检测算法找到图像中对象的关键点。像SIFT、SURF或ORB这样的算法识别表示对象的独特点,例如边缘或拐角。 在OpenCV中,使用cv2.SIFT_create() 或cv2.ORB_create() 来检测关键点。这些函数
Read Now

AI Assistant