安全网：通过建模和监测欺骗行为检测大型语言模型中的有害输出

本研究解决了大型语言模型（LLMs）在生成有害内容时的监测问题，特别是后门触发的响应。通过采用一种无监督的方法，我们提出了一个实时框架，能够在有害输出出现之前预测这些输出，并展示了模型可以通过因果机制产生有害内容的能力。我们开发的安全网框架成功实现了96%的准确率，能够有效检测到有害行为。

本研究提出了一种无监督的实时框架，能够监测大型语言模型（LLMs）生成的有害内容，尤其是后门触发的响应。该框架在有害输出出现前进行预测，准确率达到96%，有效检测有害行为。

准确率 大型语言模型 实时框架 建模 无监督 有害内容
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。
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