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大模型审核解决方案

回答

以下是关于大模型审核解决方案的相关内容：

在确保大模型的道德和伦理性方面，可采取以下措施：

  1. 数据清洗：训练前对数据预处理，移除或修正不道德内容的数据。
  2. 算法设计：减少偏见和不公平性，平衡数据集不同群体代表性。
  3. 道德和伦理准则：制定明确准则指导开发和使用。
  4. 透明度：告知用户模型的能力、局限性及可能的偏差和不确定性。
  5. 用户反馈：允许用户反馈以纠正不道德行为。
  6. 持续监控：确保输出符合道德和伦理标准。
  7. 人工干预：涉及道德伦理问题时引入人工审核。
  8. 教育和培训：对使用人员进行道德伦理方面的教育。

在基于大模型 + 知识库的 Code Review 实践中，CR Copilot 功能的核心在于大语言模型基座，选型时需满足理解代码、对中文支持好、较强的上下文学习能力等条件。例如，起初在众多大模型中选择了“[gemma-7b-it]”、“[Llama2-Chinese-13b-Chat]”、“[chatglm2-6b]”和“[Baichuan2-13B-Chat]”，通过赛马，主观上感觉 Gemma、Llama2 更适用于 CR 场景，而 ChatGLM2 在中文 AIGC 上有优势。

在应对提示词攻击的输出侧防护方面，可采用基于模型的内容识别方法。开发者会用专门的审核模型检查输出内容是否有敏感信息，将过滤规则写进模型的系统提示里。审核模型可以是开源或商业的大型语言模型，也可以是自行训练的专门检测模型。此外，还可用第三方模型做匹配性判断，确保原始任务和输出内容的一致性，以检测是否受到提示注入或其他类型攻击。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：大模型具有道德观念吗？

1.数据清洗：在训练模型之前，对数据进行预处理，移除或修正带有偏见、歧视或其他不道德内容的数据。2.算法设计：设计算法以减少偏见和不公平性，例如通过平衡数据集中不同群体的代表性。3.道德和伦理准则：制定明确的道德和伦理准则，指导模型的开发和使用。4.透明度：对模型的能力和局限性保持透明，告知用户模型可能存在的偏差和不确定性。5.用户反馈：允许用户提供反馈，以识别和纠正模型的不道德行为。6.持续监控：持续监控模型的表现，确保其输出符合道德和伦理标准。7.人工干预：在模型的输出可能涉及道德和伦理问题时，引入人工审核和干预。8.教育和培训：对使用模型的人员进行道德和伦理方面的教育和培训。尽管采取了上述措施，但确保AI模型的道德和伦理性仍然是一个复杂且持续的挑战。随着技术的发展，相关的道德和伦理标准也在不断演进。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

信鑫：基于大模型 + 知识库的 Code Review 实践

CR Copilot功能的核心在于大语言模型基座，基于不同大模型基座生成的CR质量也不尽相同。对于CR这个场景，我们需要选型的模型满足以下几个条件：理解代码对中文支持好较强的上下文学习能力FlagEval 8月大模型评测榜单（https://flageval.baai.ac.cn/#/trending）模型后面的-{n}b指n*10亿参数量，比如13b就是130亿参数，个人试用下来参数量的多少并不能决定效果怎样，根据实际情况来判断。起初在众多大模型中选择『[gemma-7b-it](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/google/gemma-7b-it)』、『[Llama2-Chinese-13b-Chat](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat)』和『[chatglm2-6b](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)』、『[Baichuan2-13B-Chat](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat)』，通过一段时间模型赛马，主观上感觉Gemma、Llama2会更适用于CR场景，而ChatGLM2更像是文科生，对代码评审没有太多建设性建议，但在中文AIGC上会比较有优势！

20.RAG提示工程系列（二）：大模型安全与防护实践

在这种方法里，开发者会用一个专门的审核模型来检查输出内容里是否有敏感信息。这种基于模型的过滤方式不需要明确列出一个黑名单，而是把过滤的规则写进模型的系统提示里。审核模型可以是那些开源的或者商业的大型语言模型，也可以是开发者自己训练的专门用于检测的模型。除了查看输出内容中是否有敏感信息，开发者还可以用第三方的模型来做匹配性的判断，这样可以确保大型语言模型的功能安全。所谓匹配性，就是指原始任务和输出内容之间的一致性。如果输出的内容和原始的任务有很大的出入，那就可能意味着大型语言模型可能受到了提示注入或者其他类型的攻击。我们在接下来即将演示的例子就是基于模型的规则过滤和内容分类识别，请跟着我一起往下看。本节部分引用：《大语言模型提示注入攻击安全——风险分析报告》

其他人在问
我拥有很多的行业资料，我想构建一个自己的知识库，然后通过向AI助手提问，帮我快速找到资料和解决方案，这个知识库应该怎么建立？按什么格式？
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式： 1. 选择工具：以 Coze 为例，来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息： 目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式，分别是文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 格式并非关键，重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档（问答对可选择表格）。 参考。 选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库：关于使用知识库，可以查看教程。
2024-11-06
售后技术支持的AI解决方案
以下是为您提供的售后技术支持的 AI 解决方案： 在汽车售后场景中，主要存在以下问题： 1. 服务顾问缺少专业知识，无法提前协助车主评估车辆问题，并反馈标准化解决方案。 2. 维修技师在车辆检查和车辆故障分析方面依赖经验水平，缺少辅助分析的工具和直观的辅助指引。 3. 维修方案由技术支持人工编写，输出标准无法保障。 针对这些问题，AI 解决方案具有以下功能： 1. 解答问题：当用户提出问题，它像专业的售后顾问，通过询问细节给出初步判断，涵盖问题原因、维修方向、价格与时间预估。然后转变为技术维护人员角色，分析问题原因，列出具体检查步骤，等待工程师反馈结果后，给出精准解决方案及操作视频。 2. 文档输出：问题解决后，生成维修报告给用户，以及案例归档文档，并将其存入 AI 知识库，丰富知识库内容，方便后续查询和提供更专业的回答。 3. 智能录入：AI 知识库功能强大，不仅支持单独文本录入还支持链接录入。通过识别一篇文章，能智能解析分解出多个知识点并录入知识库，对归档文档的解析录入进一步丰富了知识库。 此外，还有以下 AI 产品案例和投稿与工作场景相关： 1. 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容、客户需求和参数、营销方案和推广策略、数据处理和模型训练、客户满意度和营销效率、往期营销方案。 2. 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法、售后服务、售后维修、支付方式、支付流程、产品购买、产品配送、客户投诉、客户建议、政策法规、使用注意事项、客服身份等关键词库。 3. HR：团队绩效管理，根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 4. HR：面试工具，开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美的回答。 5. 科学：研制采摘机器人，荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）科学家借助 ChatGPT 设计并研制出了一款番茄收割机器人。
2024-10-29
LLM解决方案报告
以下是关于 LLM 解决方案的相关内容： 对抗性提示的防御策略：可利用 LLM 检测对抗提示并过滤，如 Armstrong 和 Gorman（2022）提出的方案，需先定义提示评估器，已准备相关笔记本供尝试。 Apple Intelligence 中智能应用的提示词：包括帮助回复邮件的提示词和总结邮件的提示词，其中 Apple 解决 LLM 幻觉问题的方式是在提示词中加“Do not hallucinate”，其效果存疑。 LLM 应用程序的新兴架构：原文地址为 https://a16z.com/2023/06/20/emergingarchitecturesforllmapplications/，发表于 2023 年 6 月 20 日。文中分享了新兴 LLM 应用程序堆栈的参考架构，此工作基于与相关人员的对话。
2024-10-21
cozeAPI身份验证无效的解决方案
很抱歉，目前知识库中没有关于“cozeAPI 身份验证无效”的解决方案。但一般来说，遇到身份验证无效的问题，您可以尝试以下几种常见的解决方法： 1. 检查您输入的认证信息是否准确，包括用户名、密码、密钥等。 2. 确认您的账号是否已被激活或处于正常状态。 3. 检查网络连接是否稳定，有时网络问题可能导致验证失败。 4. 查看相关的 API 文档，了解身份验证的具体要求和可能的错误情况。 5. 尝试重新生成或更新认证凭证。 如果问题仍然存在，建议您进一步查阅相关技术资料或联系 API 提供方的技术支持获取更准确的帮助。
2024-10-14
oppo手机无法安装chatgpt，搜了一圈也找不到解决方案
以下是关于安卓和苹果系统安装 ChatGPT 的方法： 安卓系统： 1. 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错了。 2. 这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过各种方法测试，找到路径如下： 在 google play 点按右上角的个人资料图标。 依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。 在这里看到账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美，最后的结果参考相关红款标识信息。 如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 苹果系统： 中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考如下知乎链接： 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果如下，下载安装即可，注意别下错啦。
2024-09-25
企业内部知识库和 AI 问答结合，有哪些成熟的解决方案，或者产品推荐？
以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐： Contextual Answers：这是一个端到端的 API 解决方案，其答案完全基于组织知识，能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作，将其应用于图书馆解决方案套件，为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品：结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力，为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料，利用大模型处理用户咨询问题，确保回答准确一致，必要时提供原回答完整版，还能对接人工客服，在智能助手无法解决问题时快速转接，提升服务质量和客户满意度。
2024-09-14
AI审核合同靠谱吗
AI 审核合同具有一定的可靠性，但也存在局限性。 在法律领域，律师和 AI 的协同是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同，例如给出特定的 prompt 让 AI 生成合同草案并标注出需要人工审核的关键条款，这样能在保证合同质量的同时，大幅减少律师在文档起草和修订上的工作量。 在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，迅速获得案件准备所需的素材，从而花更多时间进行法律分析。 同时，在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中，律师需要更多依靠自己的专业进行分析，发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度，此时利用 AI 辅助整理案件事实和证据，可减少大量工作时间。 在金融服务业中，生成式 AI 也能在合规方面发挥作用，比如迅速汇总个体关键信息以助合规官员判断交易是否存在问题，检测可疑活动报告中的新模式以更准确地预测洗钱者，分析大量文档并标记潜在问题或关注区域，用于开发培训材料和模拟真实场景以教育合规官员等。 然而，AI 审核合同并非完全可靠，对于一些复杂和特殊的合同条款，仍需要律师凭借专业知识和经验进行人工审核和判断。
2024-08-22
合同审核AI工具
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图的构件开始，形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程，同时为建筑信息自动建模打下基础，最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起，实现数据的汇总与管理。 2. HDAidMaster：一款云端工具，建筑师可在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入不同房间的面积需求和周边土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-18
有没有能够帮助建筑设计师审核规划平面图的AI工具
有一些AI工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图，以下是一些例子： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师可以在平台上使用主流的AIGC功能，进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域都有很惊艳的表现。平台搭载了自主训练的建筑大模型ArchiMaster，作为一家建筑设计院开发出的成果，无论是软件的UI还是建筑设计的成果，颜值都很在线。 2. Maket.ai：这款软件主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面做出了AI技术的探索。设计师只要预先输入不同房间的面积需求和周边土地约束，软件就能自动生成几个户型图，点击可以查看详细的设计结果。 3. ARCHITEChTURES：这是一个AI驱动的三维建筑设计软件，给设计师提供了一种全新的设计模式。在住宅设计的早期阶段，ARCHITEChTURES可以引入相关的标准和规范，用于约束AI生成的设计结果，比如净面积要求、房间大小要求、净高要求等，保证设计的合规性。 4. Fast AI人工智能审图平台：这个平台从住宅设计图的构件开始，形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程，同时为建筑信息自动建模打下基础，最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起，实现数据的汇总与管理。 以上工具都可以帮助建筑设计师在设计过程中提高效率，减少错误，并提供更多的设计可能性。但是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。
2024-04-21
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤： 1. 收集海量数据：就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：如同为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，例如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词，不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，关于大模型的底层原理，计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿，不过计算机的神经元节点更为简单，本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统，即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流？
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
企业做自己的小模型，需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些？
企业做自己的小模型，可能会用到以下工具及背后的公司： 1. 在编排（Orchestration）方面，涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等，其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务，确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability, & PreTraining）类别中，像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具，有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入（Context & Embeddings）的工具，相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等，能帮助模型处理和理解语言上下文，并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）方面，例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具，可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外，还有以下工具和相关公司： 1. 图片生成 3D 建模工具，如 Tripo AI（由 VAST 发布）、Meshy、CSM AI（Common Sense Machines）、Sudo AI、VoxCraft（由生数科技推出）等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（可灵、即梦等）等方面，可能需要相应资质。
2024-11-20