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如何解决大语言模型生成有害或有偏见内容的实际问题？

2025-08-28

系统化评估与修正方案

AlignLab 提供了一套完整的解决方案来识别和修正大模型的有害输出：

标准化评测套件: 使用内置的 safety_core_v1 评测套件，通过一行命令即可运行多维度的安全测试：
alignlab eval run --suite alignlab:safety_core_v1 --model [模型标识]
守卫模型集成: 可调用 Llama-Guard-3 等模型作为过滤器，实时拦截高风险输出：
--guards llama_guard_3
数据驱动优化: 生成的详细报告会标注具体的问题类型（如毒性/偏见/隐私泄露）和出现频率，开发者可针对性地调整训练数据或修改提示词。
持续监测机制: 建议在模型开发生命周期中定期运行测试，特别是在新的训练数据加入后。

对于更复杂的场景，可以创建自定义的 YAML 评测配置，添加特定领域的敏感词库和评判标准。