安全防护体系构建
针对大模型微调的特殊风险，推荐建立三层防护机制：
- data filtering::
- 预处理阶段使用
SafetyChecker类（项目utils已集成）扫描训练数据 - 针对敏感领域设置关键词黑名单
- 预处理阶段使用
- 对齐训练::
- 必选步骤：通过
RL_FineTuning/train_ppo.py进行安全对齐 - Use the project-supplied
harmless_replies.json作为奖励数据
- 必选步骤：通过
- 输出管控::
- 推理时启用
--safety_mode strictparameters - 部署后定期更新敏感词库（参考
config/sensitive_keywords.txt)
- 推理时启用
对于企业级应用，建议叠加审核API实现实时内容过滤。
This answer comes from the articleQwen3-FineTuning-Playground：一个上手即用的Qwen3大模型微调代码库The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何防止Qwen3微调过程中出现的安全风险？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil