详细内容或原文请订阅后点击阅览
Anindya Das Antar 访谈：评估审核护栏在调整 LLM 输出方面的有效性
他们在 AIES 2025 上发表的论文“你的护栏能守卫吗？”评估审核护栏在使 LLM 输出与专家用户期望保持一致方面的有效性的方法 Anindya Das Antar、Xun Huan 和 Nikola Banovic 提出了一种评估和选择护栏的方法，该方法能够最好地将 LLM 输出与主题专家的领域知识保持一致。在这里，[...]
来源:ΑΙhub在 AIES 2025 上发表的论文中，“你的护栏能守卫吗？”评估审核护栏在使 LLM 输出与专家用户期望保持一致方面的有效性的方法，Anindya Das Antar、Xun Huan 和 Nikola Banovic 提出了一种评估和选择护栏的方法，该方法可以最好地将 LLM 输出与主题专家的领域知识保持一致。在这里，Anindya 向我们详细介绍了他们的方法、一些案例研究以及未来的发展计划。
您能给我们介绍一下您的工作背景吗？为什么护栏是一个如此重要的研究领域？
确保大型语言模型 (LLM) 产生理想的输出而不会产生有害的副作用，并与用户期望、组织目标和现有领域知识保持一致，这对于在高风险决策中采用它们至关重要。然而，尽管接受了大量数据的培训，法学硕士仍然可能产生不正确、误导性或其他意外和不良的输出。当人工智能工程师发现此类 LLM 限制时，他们通常会重新训练模型或使用额外的高质量数据对其进行微调，这一过程既昂贵又占用资源。为了防止不正确、有偏见和不需要的 LLM 输出，基于自然语言提示的护栏提供了一种轻量级且灵活的替代方案，可以根据用户期望引导和调整现成的 LLM。
关于护栏的最新研究情况如何？之前的努力效果如何？
您能告诉我们您所引入的方法吗？
您能谈谈您测试方法的用例吗？
您未来在这个领域的工作计划是什么？
关于 Anindya Das Antar
阅读全文
tags:
,
Lucy Smith是 AIhub 的高级执行编辑。