プログラムの体系的な評価と見直し
AlignLabは、大規模モデルからの有害な出力を特定し、修正するための完全なソリューションを提供します：
- 標準化アセスメント・スイート内蔵の セーフティコア 1行のコマンドで多次元のセキュリティ・テストを実行する評価スイート：
alignlab eval run --suite alignlab:safety_core_v1 --model [模型标识] - ガードモデルの統合Llama-Guard-3 のようなモデルは、リスクの高い出力をリアルタイムで阻止するフィルターとして呼び出すことができる：
--guards llama_guard_3 - データ主導の最適化生成される詳細なレポートには、特定の問題タイプ（毒性／バイアス／プライバシー侵害など）と発生頻度がラベル付けされ、開発者はトレーニングデータを調整したり、キューワードを変更したりすることができる。
- 継続的なモニタリング・メカニズム:: モデル開発のライフサイクル中、特に新しいトレーニングデータが追加された後は、定期的にテストを実行することが推奨されます。
より複雑なシナリオの場合、カスタムYAMLレーティング設定を作成し、ドメイン固有のセンシティブ辞書とルーブリックを追加することが可能です。
この答えは記事から得たものである。AlignLab：大規模言語モデルの整列のための包括的なツールセットについて
