AI大型语言模型企业级应用开发架构实战：在AI模型中反映公平和伦理

1.背景介绍

概述

随着人工智能（AI）技术的发展，其对各类任务的性能越来越敏感。语言模型是一种在自然语言处理领域非常成功的技术，它能够基于历史数据构建计算语言模型并生成文本。而最近很火热的GPT-3和BERT等模型的出现，则让很多学者对如何将这种技术用到实际场景中的问题提出了更高的要求。如何构建一个真正可用的、具有社会责任感的AI模型，无疑是每个技术从业者面临的问题。因此，本文旨在以一套完整的方法论指导大家正确认识AI模型的构成及功能，在模型中加入社会伦理机制，从而使得模型更具包容性，更加能够承担真正意义上的责任。

需求场景

假设某公司想建立一个可以识别网上婚姻宣传信息的模型，并且希望这个模型能准确预测出青年们是否接受了这段文字所传达的消息。如何保证模型的公平性和责任意识？下面我们以一个小小案例进行说明： 场景：某大学生在线发布了一篇“男同学怀孕”的言论，但由于该言论极端地偏向女性群体，导致大家认为她只是个外表不佳的萝莉控，没有造成任何实际影响。由于媒体大肆报道，激起舆论，引起不良影响。那么如何解决这个问题呢？ 为了避免造成不良影响，该大学生需要建立一个模型来监测他所发出的言论，判断其是否存在明显的负面特征，如性暗示或轻率。同时，还需将该模型部署到该校其他成员的个人生活平台上，实时检测用户的言论并做出相应的处罚。那么，我们该如何实现这样的架构呢？

2.核心概念与联系

任务类型

首先，我们需要理解模型的任务类型。语言模型是在给定上下文环境下，根据历史语料生成目标词的概率分布模型。对于我们的需求场景，应该选择分类任务。