实现LLM的安全保护

随着人工智能的不断发展，大型语言模型（LLM）站在技术进步的前沿，为从聊天机器人到内容生成的各种应用程序提供动力。这些复杂的算法在广泛的基于文本的数据集上训练，具有使用复杂的人类语言理解、生成和交互的惊人能力。

然而，权力越大，责任越大。LLM的部署本质上带有重大的安全问题，如果不加以解决，可能会导致滥用、数据泄露和偏见的长期存在。确保这些系统强健、合乎道德和安全至关重要，这不仅是为了维护用户信任，也是为了防止恶意利用这些技术。

我们认识到，对于将LLM整合到其平台和服务中的行业重量级企业来说，风险尤其高。本博客旨在深入了解LLM安全护栏的风险和实施最佳实践。

让我们开始吧！

目录

1. LLM的潜在风险和挑战
2. 了解安全护栏
   1.  护栏在维护LLM系统中的作用
3. .设置安全护栏
   1. LLM安全护栏的实施步骤
4. LLM的流行护栏
5. 结论

LLM的潜在风险和挑战

像GPT-4这样的LLM已经证明了非凡的能力，但伴随着它们的潜力，也带来了一系列必须谨慎应对的风险和挑战。以最大化其利益同时最大限度地减少潜在危害的方式部署LLM需要对这些风险有深入的了解，并致力于负责任的人工智能实践。

LLM有几个相关风险。如果管理不当，LLM可能会无意中产生看似合理但不准确或误导性的信息，助长错误信息的传播。如果没有仔细的培训和评估，LLM可能会复制甚至放大其培训数据中存在的偏见，导致有偏见的产出，从而使陈规定型观念和不平等现象长期存在。此外，LLM的规模，无论是从模型本身还是从其处理的数据来看，都增加了确保其安全性的挑战。

了解安全护栏

安全护栏是指一套旨在防止意外后果并确保LLM的道德使用的实践、协议和技术。它们对于维护人工智能应用程序的完整性、安全性和可信度是不可或缺的。

简单地说，安全护栏起到了保护边界的作用，将人工智能的行为保持在安全和道德的范围内。从人工智能的训练方式到它在现实世界中的部署和使用方式，这些护栏在各个层面上都得到了实施。它们既涉及在设计本质上尊重道德准则的人工智能系统时的先发制人措施，也涉及在出现问题时纠正和缓解问题的反应性措施。LLM中最突出的护栏类型包括合规护栏、道德护栏、安全护栏、情境护栏和自适应护栏。

护栏在维护LLM系统中的作用

安全护栏在LLM的负责任部署和维护中发挥着关键作用。护栏通过提供一致、安全和可靠的输出，有助于维护数据隐私，防止有害或有偏见的内容的生成，并维护用户信任。它们还确保遵守法律和监管标准，例如关于非歧视和透明度的标准。

通过集成安全护栏，LLM的开发者和运营商可以减轻与自动内容生成相关的风险，确保人工智能的行动与社会价值观相一致，并在技术发展过程中保持技术的整体完整性和安全性。

当与LLM交互时，它们产生的响应可能会有很大不同，这取决于安全护栏是否到位。下面是一个可以发送到LLM的提示示例，以及在有和没有安全护栏的情况下您可能期望的响应类型。

示例：信息敏感请求

没有护栏的响应：该模型可能会生成一个包括随机生成的虚构信用卡号的响应，即使这些信用卡号不是真实的，也可能鼓励或给人以纵容欺诈活动的印象。

护栏回应：该模型不会生成数字，而是将该请求识别为潜在的非法和有害请求。它会回应这样的话：“对不起，但我不能协助处理这个请求。”

实施安全护栏

要有效实施LLM的安全防护措施，您必须考虑以下最佳实践：

设计安全性：在LLM系统的设计阶段纳入安全考虑，而不是事后考虑。
默认道德：确保LLM在默认情况下适当反映道德考虑，而不需要额外干预。
问责：对LLM产生的结果建立明确的责任，并在出现问题时建立补救机制。
隐私保护：采取措施保护个人数据，确保LLM输出不会损害隐私。
鲁棒性：构建对攻击或操作具有弹性的模型，并能够毫无故障地适应不断演变的安全威胁。
持续改进：定期更新护栏，以应对新的见解、技术进步和社会规范的变化。
 

LLM安全护栏的实施步骤

安全护栏通常包括四个主要步骤。

输入验证

输入验证是确保输入LLM的数据在处理之前符合一组标准的过程。此步骤可防止滥用模型生成有害或不适当的内容。

工作原理：检查可能包括过滤掉被禁止的单词或短语，确保输入不包含社会安全号码或信用卡详细信息等个人信息，或者禁止可能导致有偏见或危险输出的提示。

输出过滤

输出过滤是指在LLM生成的内容交付给最终用户之前，对其进行检查和潜在修改。目标是筛选输出中任何不需要的、敏感的或有害的内容。

工作原理：与输入验证类似，过滤器可以删除或替换被禁止的内容，如仇恨言论，或标记需要人工审查的响应。

使用情况监控

使用监控是跟踪LLM的使用方式、使用时间和使用人的做法。这有助于检测和防止系统的滥用，并有助于提高模型的性能。

工作原理：LLM记录了关于用户交互的详细信息，例如API请求、使用频率、使用的提示类型和生成的响应。可以对这些数据进行分析，找出可能表明滥用的异常模式。

反馈机制

反馈机制允许用户和主持人提供关于LLM性能的输入，特别是关于可能被认为不合适或有问题的内容的输入。

工作原理：实现系统功能，使用户能够报告LLM生成的内容的问题。然后可以使用这些报告来完善模型的输入验证、输出过滤和总体性能。

LLM的流行护栏

NeMo Guardrails

NeMo Guardrails是一个开源工具包，用于将可编程护栏添加到基于LLM的会话系统中。NeMo Guardrails允许用户在运行时定义自定义可编程导轨。该机制独立于对齐策略，可以补充嵌入式导轨，与不同的LLM一起工作，并提供使用自定义建模语言Colang定义的可解释导轨。

NeMo护栏使开发人员能够轻松地在应用程序代码和LLM之间添加可编程护栏。

为了为LLM实现用户定义的可编程轨道，NeMo使用可编程运行时引擎作为用户和LLM之间的代理。这种方法是对模型对齐的补充，并定义了LLM在与用户交互时应遵循的规则。

使用工具包的要求：

• Python 3.8+
• C++ compiler 
• Annoy—a C++ library with Python bindings 
  安装

要使用pip进行安装，请执行以下操作：

pip install nemoguardrails

Guardrails AI

Guardrails AI是一个开源Python包，用于指定结构和类型以及验证和更正LLM的输出。这个Python库对LLM输出进行Pydantic风格的验证，包括语义验证，如检查生成文本中的偏差和检查生成代码中的错误。Guardrails允许您为LLM的输出添加结构、类型和质量保证。

安装

要使用pip进行安装，请执行以下操作：

pip install guardrails-ai

TruLens

TruLens提供了一套用于开发和监测神经网络的工具，包括LLM。该套件包括使用TruLens Eval评估LLM和基于LLM的应用程序的工具，以及使用TruLens-Explain评估深度学习可解释性的工具。

TruLens Eval:TruLens Eval可帮助您在开发应用程序时了解性能，包括提示、模型、检索器、知识来源等。

安装：从PyPI安装trulens eval pip包。
 

pip install trulens-eval

TruLens-Explain：TruLens说明是一个用于深度学习可解释性的跨框架库。它在几个不同的框架上提供了一个统一的抽象层，包括TensorFlow、PyTorch和Keras，并允许输入和内部解释。

安装：在安装之前，请确保已安装Conda并将其添加到您的路径中。

a.创建一个虚拟环境（或修改现有环境）。
 

conda create -n "<my_name>" python=3  # Skip if using existing environment.
conda activate <my_name>

b.安装依赖项。

conda install tensorflow-gpu=1  # Or whatever backend you're using.
conda install keras             # Or whatever backend you're using.
conda install matplotlib        # For visualizations.

c.[管道安装]从PyPI安装trulens管道包。

pip install trulens

结论

LLM安全护栏的实施对于确保这些强大的人工智能系统得到负责任和合乎道德的使用至关重要。安全护栏是一种保护措施，确保LLM的输出保持在道德和安全的范围内，同时尊重隐私和法律标准。最终，通过投资并优先开发这些安全护栏，公司可以利用LLM令人难以置信的潜力，同时减轻此类先进人工智能系统带来的固有风险。