摘要
本发明提供一种通过对齐机制保障大模型生成内容安全的方法,属于人工智能与内容安全技术领域,首先,在回答用户请求前进行显式推理分析,检索预先存储的安全规范以获取指导,判断用户请求的合规性;对于可能不合规的请求,通过协商式对齐策略对用户请求或回答方案进行调整;随后,大模型生成符合安全规范的内容,并通过安全验证子系统对生成内容进行合规性校验,最终输出安全的回答。本发明有效降低了大模型生成有害内容的风险,提升了内容生成的安全性和可靠性,同时兼顾了用户需求和使用体验。
技术关键词
验证子系统
合规性
判断用户请求
存储单元
机器学习模型
策略
规则集
自然语言
机制
风险
偏差
意图
度量
语义
决策
链路
变量
定义
系统为您推荐了相关专利信息
数字档案管理系统
风险
分析模块
定位文本位置
抽象语法树
匹配推送方法
企业画像
匹配推送系统
机器学习模型
机器可读程序
指标
层次结构模型
机器学习模型
数据
计算机可执行指令
电机运行状态
机器学习模型训练
非线性失真程度
短时傅里叶变换
时间序列特征