大模型应用开发实战
黄佳
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大模型应用开发实战
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20|如何通过Moderation API对生成内容进行安全审核?

你好,我是黄佳。
今天我们将探讨一个在生成式 AI 应用开发过程中至关重要的话题:如何利用 Moderation API 对生成内容进行审核,以确保内容的安全与合规性。
随着大语言模型的快速发展,开发者可以利用大模型提供的 API 接口快速构建各种智能应用,例如聊天机器人、内容生成平台等。然而,语言模型生成的内容并非总是符合我们的预期,有时甚至会包含一些不恰当、有害或违规的内容。这不仅会影响用户体验,还可能给企业带来法律和声誉风险。因此,对生成内容进行安全审核就显得尤为必要,而且是开发产品级别系统,或者把大模型投入生产时的必备环节。
OpenAI 提供的 Moderation API 为这一问题提供了一套简洁有效的解决方案。通过调用 Moderation API,我们可以自动检测文本中的各类风险内容,包括仇恨言论、威胁、色情、暴力等。Moderation API 基于一个经过海量数据训练的分类模型,可以准确识别出 10 多种类型的有害内容。

简单的 Moderation API 示例

使用 Moderation API 非常简单,只需向接口发送一个 HTTP 请求,并在请求体中包含待检测的文本即可。
以下是一个使用 Python 调用 Moderation API 的示例。
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1. Moderation API 提供了一套简洁有效的解决方案,可以自动检测文本中的各类风险内容,包括仇恨言论、威胁、色情、暴力等。 2. OpenAI 的红队测试项目是用来评估和改进大语言模型安全性的重要方法,通过模拟恶意行为者的攻击,以发现和修复模型中的潜在漏洞。 3. 内容安全无疑是 AI 时代的一大挑战,需要建立一套多层次、全方位的内容安全保障体系,包括数据清洗、技术应用、人工审核机制和用户反馈渠道。 4. 在对话系统中,需要对用户输入的内容和生成的 AI 助手回复进行审核,以确保不包含不适当的内容。 5. OpenAI 的输入内容审核实战中,通过异步函数实现了对用户输入和 AI 助手回复内容的审核。 6. 红队测试通过模拟真实世界的攻击,涵盖了多个安全层面,包括内容安全、隐私保护和模型稳健性。 7. 除了利用 Moderation API 进行文本审核,还可以考虑在数据源头对训练数据进行严格清洗、应用文本分类、引入人工审核机制和建立完善的用户反馈渠道。 8. AI 企业在内容安全方面应承担责任,需要权衡技术创新和内容安全的关系,以更加审慎、负责任地对待每一份生成内容。

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