ChatGPT モデレーション API 入力/出力制御
ChatGPT モデレーション API 制御
OpenAIのモデレーションエンドポイントを使って責任あるAIを実現する方法
大規模言語モデル（LLM）は、技術とのやり取りの方法を確実に変えました。特にChatGPTは、情報や役立つ応答を提供する貴重なツールとなりました。しかし、他のどの技術も同様に、ChatGPTにも制限があります。
最近の議論では、ChatGPTが不適切な応答や偏見を持つ可能性について重要な懸念が浮上しました。この問題は、様々な背景や時代の個人の文章が学習データとして使用されていることに起因します。この多様性はモデルの理解を豊かにする一方で、現実世界に存在する偏見や偏見ももたらすのです。
その結果、ChatGPTが生成する応答にはこれらの偏見が反映されることがあります。しかし、公平を期すために言えば、不適切なユーザークエリによって不適切な応答が引き起こされることもあります。
本記事では、LLMを活用したアプリケーションを構築する際に、モデルの入力と出力の積極的なモデレーションの重要性について探っていきます。そのために、OpenAIモデレーションAPIを使用して不適切なコンテンツを特定し、適切な措置を講じる方法を紹介します。
いつも通り、これらのモデレーションチェックはPythonで実装します！
コンテンツモデレーション
LLMを使用するアプリケーションを構築する際に、ユーザーの入力とモデルの出力を制御し、モデレートすることの重要性を認識することは極めて重要です。
📥 ユーザーの入力制御は、LLMを活用したアプリケーションでユーザーが提供するコンテンツを監視・フィルタリング・管理するメカニズムと技術の実装を指します。この制御により、開発者はリスクを軽減し、アプリケーションの信頼性、安全性、倫理基準を維持することができます。
📤 モデルの出力制御は、モデルがユーザーとのやり取りで生成する応答の監視とフィルタリングを可能にする対策と手法の実装を指します。モデルの出力に制御を行うことで、バイアスのあるまたは不適切な応答などの潜在的な問題に対処することができます。
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