一种基于语义逻辑的大模型防御方法

本发明公开了一种基于语义逻辑的大模型防御方法，通过基于语义逻辑分析和模型学习技术，系统地识别和阻断偏见的混淆效应，从而减少预训练数据中偏见对引导过程的影响，包含一个可解释组成，提供对生成输出与期望方向之间对齐的洞察，增强了引导过程的可解释性，增强了模型的透明度和用户的信任，该方法可能减少了对人工标注和计算资源的依赖，从而提高了资源效率，通过无偏见的引导表示，提高了模型在不同任务和领域中的泛化能力，这与现有技术泛化能力有限的问题形成对比，具有高可扩展性和适应性。可以应用在不同的语言模型中，可深入了解生成的输出与期望方向之间的一致性，从而增强转向过程的可解释性，同时减轻偏见的影响。