Avaliação e revisão sistemática de programas
O AlignLab oferece uma solução completa para identificar e corrigir resultados prejudiciais de modelos grandes:
- Conjunto de avaliações padronizadasUse a função integrada safety_core_v1 Suíte de avaliação para executar testes de segurança multidimensionais com uma única linha de comando:
alignlab eval run --suite alignlab:safety_core_v1 --model [模型标识] - Integração do modelo de guarda:: Modelos como o Llama-Guard-3 podem ser invocados como filtros para interceptar saídas de alto risco em tempo real:
--guards llama_guard_3 - Otimização orientada por dadosOs relatórios detalhados gerados são rotulados com tipos de problemas específicos (por exemplo, toxicidade/preconceito/violações de privacidade) e frequência de ocorrência, e os desenvolvedores podem adaptar os dados de treinamento ou modificar as palavras-chave.
- Mecanismos de monitoramento contínuoRecomendamos que os testes sejam executados periodicamente durante o ciclo de vida do desenvolvimento do modelo, especialmente depois que novos dados de treinamento forem adicionados.
Para cenários mais complexos, é possível criar configurações de classificações YAML personalizadas, adicionando léxicos e rubricas sensíveis específicos do domínio.
Essa resposta foi extraída do artigoAlignLab: um conjunto abrangente de ferramentas para alinhamento de modelos de idiomas de grande porteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema prático de gerar conteúdo prejudicial ou tendencioso para grandes modelos de linguagem?
