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最近,研究人员开发了一种名为ShieldLM的安全检测器,可帮助大型语言模型遵守人类安全标准,并提供自定义检测和解释决策的功能。该工具可检测模型是否存在安全问题,例如对不同种族、性别或群体的人有偏见,或者可能会生成有害的内容。此外,ShieldLM还可以根据用户的需求进行自定义检测,并解释其决策,从而增加了模型的透明度和可解释性。该工具已在GitHub上开源。

核心要点

  • ShieldLM是一种安全检测器,可帮助大型语言模型遵守人类安全标准
  • 该工具可以自定义检测,检测模型是否存在安全问题
  • 可解释其决策,增加了模型的透明度和可解释性

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