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如何防止Qwen3微调过程中出现的安全风险？

2025-08-28
AI答疑
27

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：

  • 数据过滤：
    • 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
  • 对齐训练：
    • 必选步骤：通过RL_FineTuning/train_ppo.py进行安全对齐
    • 使用项目提供的harmless_replies.json作为奖励数据
  • 输出管控：
    • 推理时启用--safety_mode strict参数
    • 部署后定期更新敏感词库（参考config/sensitive_keywords.txt）

对于企业级应用，建议叠加审核API实现实时内容过滤。

本答案来源于文章《Qwen3-FineTuning-Playground：一个上手即用的Qwen3大模型微调代码库》

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何防止Qwen3微调过程中出现的安全风险？
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