大規模言語モデルの保護: ガードレールに関する考察

この記事はおそらく、バイアス、誤報、有害な出力など、大規模言語モデルに関連するリスクを軽減する方法について議論するでしょう。プロンプトエンジニアリング、コンテンツフィルタリング、安全性評価などのテクニックに焦点を当て、LLMをより安全にすることを目指すと考えられます。

• •ガードレールは、責任あるLLMの導入に不可欠であり、潜在的な危害に対処します。
• •この記事では、プロンプトエンジニアリングやコンテンツフィルタリングなど、さまざまなガードレール技術について探求する可能性があります。
• •LLMの動作に関する安全性評価と継続的なモニタリングについても議論されるでしょう。