AIGC: 关于ChatGPT中对输出文本进行审核

违禁词 与 logit_bias 参数

  • 前文,通过GPT的API实现了一个简单的聊天机器人, 当然也可以做一些内容审核相关的应用
  • 这里有一个非常核心,需要重点关注的一个方向,就是对于文本的审核
    • 对于一些违禁词,我们需要准确的识别出来,避免出现
  • 对于我们构建的 Prompt,其实还比较简单,那么可以通过字符串匹配的方式去进行处理
  • 对于GPT它返回的结果,我们怎样去进行控制,怎样避免 GPT 生成一些违禁词?
    • 其实GPT它的API参数, 有一些特殊的
    • 比如: presence_penalty,就是如果一个token在前面的内容已经出现过了
      • 在后面生成的时候,会给它的概率去进行一定的惩罚
      • GPT就会倾向于去聊新的话题和新的内容
    • 再比如,frequency_penalty 是指对于重复出现的token去进行概率惩罚
      • 这样AI就会尽量使用不同的表述,如果我们设置成最小的值, 可能对于我们的每次的答案, GPT的回答可能是一样的
    • 无论 temperature 或者是上面的两个参数,作为一个简单的参数控制着GPT生成相关token的一些概率
    • 但是却没有办法帮助我们精确的去控制哪些词,我们不想它出现
AIGC内容过滤实战:构建智能审核体系应对生成式内容挑战 内容审核是互联网平台运营的基础技术,其核心原理是通过算法模型自动识别违规信息。随着生成式人工智能(AIGC)技术的普及,传统基于关键词和规则的方法面临严峻挑战。AIGC生成的内容在语言流畅度和逻辑连贯性上接近甚至超越人类,使得单纯依赖模式匹配的过滤系统效能下降。这推动了内容安全技术向深度语义理解和多模态分析演进,其技术价值在于能在海量内容中精准平衡安全与体验。在实际应用场景中,社交平台、内容社区和在线教育机构都需要应对AIGC带来的虚假信息、诱导内容等新型风险。本文聚焦的AIGC内容过滤体系,正是通过融合多 阅读详情

相关推荐

从ChatGPT到AIGC实战:核心原理、应用场景与私有化部署指南

人工智能生成内容(AIGC)是当前人工智能领域的前沿技术,其核心原理基于深度学习中的生成式模型,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和扩散模型。与传统的判别式模型不同,生成式模型通过学习数据分布来创造新的内容样本,这赋予了机器前所未有的内容创造能力。这项技术的核心价值在于,它能将海量数据转化为高质量、多样化的文本、图像、音频和视频等内容,极大地提升了内容生产的效率并降低了门槛。在应用场景上,AIGC已广泛应用于内容创作、代码生成、智能对话、设计辅助和个性化学习等多个领域,成为企业和个人提升生产力

weixin_30764883的博客 831

AIGC编程实战:ChatGPT辅助开发,10倍效率提升工作流设计

在软件开发领域,大型语言模型(LLM)正通过其强大的代码生成与理解能力,重塑开发者的工作模式。其核心原理在于将自然语言指令转化为可执行代码,实现从需求描述到代码产出的直接映射。这一技术的核心价值在于,它能将开发者从繁琐的文档查阅、语法调试等重复劳动中解放出来,将精力集中于更高层次的架构设计与问题定义。在实际应用场景中,无论是快速上手新技术栈、重构遗留代码,还是自动化生成测试用例与文档,AI都能作为高效的“编程副驾驶”介入。通过精心设计的提示词工程,开发者可以明确AI的角色与任务边界,例如在**快速上手新技术

weixin_30756499的博客 345

大语言模型的超参数含义: Top-P 采样; Top-P 采样;logit_bias:

接受一个JSON对象,将token(通过其在tokenizer中的ID指定)映射到一个-100到100之间的偏差值。具体效果因模型而异,但-1到1之间的值会略微减少或增加选择的可能性;一个在0到20之间的整数,指定在每个token位置返回最有可能的token数量,每个token都附带其log概率。指只保留概率最高的前k个单词,然后基于剩余单词的概率进行归一化,从中随机抽取一个单词作为最终输出。输入token和生成token的总长度受模型的上下文长度限制。生成的聊天内容中最大token数量。

ZhangJiqun&191cm&85kg 958

【Cadence软件技巧集萃】从Capture到Allergo——分布演示从原理符号导出到网络表

Cadence软件功能多样、性能强大,但是使用起来颇费步骤,尤其是从原理图到网络表的导入步骤,没有经过上手实践还真不一定一次就能搞定哩。本文笔者用将分步演示:1、在Capture软件上绘制原理图;2、将原理图导出网络表;3、在Allergo软件上更新网络表;希望给予使用Cadence的读者有效的帮助1、本文简述了建立Capture项目的步骤,演示了调用元件符号库的方法,并绘制了电气原理图;2、针对加载元件封装库可能遇到的问题,做了排查步骤建议;

qq_33175704的博客 2538

scRNA-seq的fastq文件处理流程——持续更新

获得了一批新的scRNA-seq的fastq.gz文件,每个样本的数据形式为: 我打算使用10X cellranger处理fastq.gz文件,下载及安装方式在官网:https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/downloads/2.0这个网址写了10X cellranger处理fastq.gz文件的命名规则https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expr

watermel__的博客 3199

七、从0开始卷出一个新项目之瑞萨RZN2L 2.2.2 启动模式和flash

七、从0开始卷出一个新项目之瑞萨RZN2L 2.2.2 启动模式和flash。

cl234583745的博客 1466

OpenMMLab实战指南:从环境搭建到首个检测模型运行

本文是一份详细的OpenMMLab实战指南,重点介绍了如何从零开始搭建环境并运行首个目标检测模型。内容涵盖Miniconda环境配置、PyTorch与CUDA版本匹配、使用MIM工具安装MMCV和MMDetection的核心步骤,并通过RTMDet-tiny模型演示了完整的推理流程,帮助开发者高效入门这一计算机视觉开源算法体系。

weixin_28678151的博客 159

livox avia平台搭建

livox雷达数据采集平台搭建

Shilong的博客 1310

微信小程序 - 最新将页面可分享到朋友圈功能,小程序实现分享到朋友圈功能,开启分享给好友及分享朋友圈功能(微信小程序怎么分享到朋友圈?详细流程及示例代码教程)

没有设置过分享朋友圈功能的小程序,分享朋友圈按钮是灰色且无法点击。小程序 vue2 | vue3 版本语法都能使用,跟着教程复制代码运行即可。如下图所示,将页面开启分享后便可由用户转发出去。

🏆 前端领域优质创作者 2418

CoppeliaSim和Python进行无人机联合仿真

CopeeliaSim和Python进行无人机轨迹跟踪联合仿真。首先建立起CoppeliaSim和Python的连接,其次在Python中生成轨迹,CoppeliaSim仿真环境中的无人机进行跟踪,并绘制出轨迹曲线,有每一步详细的教学。

加斯顿工程师的博客 988

【测开求职】面试题:JAVA 吐血整理

本篇文章包含本次测开工程师秋招过程中遇到的所有JAVA面试题,全文两万字,亲测应对各个大厂的面试毫无压力👉

vector的博客 1213

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

上一篇: AIGC: 关于ChatGPT中实现一个聊天机器人
下一篇: AIGC: 关于ChatGPT中进行情感分析的功能
Wang's Blog
博客等级 码龄12年 7434粉丝 2421原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Wang's Blog

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值