在大型语言模型中,安全保护措施是如何工作的?

在大型语言模型中,安全保护措施是如何工作的?

有几种工具和库可用于实施LLM护栏。其中最常见的是Hugging Face Transformers库,它提供了预训练的模型和框架,用于使用自定义数据集微调模型以确保安全性。Hugging Face还提供了数据集和模型卡等工具,允许开发人员在模型开发过程中记录和评估道德考虑因素。

对于毒性检测,Jigsaw和Google的透视图API可用于根据其潜在危害对文本进行分析和评分,这有助于识别有毒的语言模式。它提供了一种将毒性过滤器集成到LLM管道中的方法,从而可以实时监控输出。此外,TensorFlow Hub中的毒性模型可以进行微调,以检测和标记有毒语言。

IBM的公平指标和AI公平360等库提供了检测和缓解偏差的工具,这是护栏的另一个重要组成部分。这些工具可用于评估各种人口统计群体的公平性,并确保LLM不会为某些群体不成比例地产生有害或有偏见的内容。结合使用这些工具有助于为LLMs创建更全面的护栏系统。

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
在实际实施SSL时,常见的挑战有哪些?
实施 SSL(安全套接层)在实践中可能会面临几个常见的挑战,开发人员需要应对。其中一个主要问题是获取和管理 SSL 证书的复杂性。开发人员通常需要根据特定用例在不同类型的证书之间做出选择,例如单域名证书、多域名证书或通配符证书。这对有多个子
Read Now
什么是子词嵌入?
“子词嵌入是指将词的较小单元(如前缀、后缀,甚至是单个字符)以向量形式表示,以捕捉它们的意义。这与传统的词嵌入不同,后者为整个词分配一个唯一的向量,子词嵌入则将词分解为更小的组成部分。这种方法有助于处理诸如词汇外单词和形态变化等问题,这些问
Read Now
机器学习中有哪些开源的例子?
开源机器学习是指可供任何人自由使用、修改和分发的软件和库。这些工具使开发人员能够构建和部署机器学习模型,而无需承担与专有软件相关的高昂成本。通过利用开源资源,开发人员可以协作、分享见解并改进现有算法。这种协作性质促进了创新,并允许机器学习技
Read Now

AI Assistant