Konstruktion eines Sicherheitsschutzsystems
Für die besonderen Risiken der Feinabstimmung großer Modelle wird ein dreistufiger Schutzmechanismus empfohlen:
- Filtern von Daten::
- Verwendung der Vorbehandlungsstufe
SafetyCheckerKlassen (integriert in Projekt-Utilities), die Trainingsdaten scannen - Schwarze Liste von Schlüsselwörtern für sensible Bereiche
- Verwendung der Vorbehandlungsstufe
- Ausrichttraining::
- Obligatorischer Schritt: Bestanden
RL_FineTuning/train_ppo.pySicherheitsabgleich durchführen - Verwenden Sie die vom Projekt bereitgestellten
harmless_replies.jsonAls Anreizdaten
- Obligatorischer Schritt: Bestanden
- Ausgabesteuerung::
- Inferenz
--safety_mode strictParameter - Aktualisieren Sie die Datenbank der sensiblen Wörter regelmäßig nach der Bereitstellung (siehe
config/sensitive_keywords.txt)
- Inferenz
Für Unternehmensanwendungen wird empfohlen, eine Audit-API zu überlagern, um die Filterung von Inhalten in Echtzeit zu ermöglichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-FineTuning-Playground: eine einsatzbereite Codebasis für die Feinabstimmung der großen Modelle von Qwen3.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Sicherheitsrisiken bei der Feinabstimmung von Qwen3 vermeiden?
