API di moderazione ChatGPT Controllo di Input/Output

API di moderazione ChatGPT Controllo di Input/Output

Utilizzare il punto di accesso di moderazione di OpenAI per l’IA responsabile

Gif autoprodotto.

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno trasformato indubbiamente il modo in cui interagiamo con la tecnologia. ChatGPT, tra i LLM più noti, si è dimostrato uno strumento prezioso, fornendo agli utenti una vasta gamma di informazioni e risposte utili. Tuttavia, come ogni tecnologia, ChatGPT non è privo di limitazioni.

Recenti discussioni hanno evidenziato una preoccupazione importante: il potenziale di ChatGPT di generare risposte inappropriate o tendenziose. Questo problema deriva dai dati di addestramento, che comprendono le scritture collettive di individui provenienti da diverse esperienze e epoche. Sebbene questa diversità arricchisca la comprensione del modello, porta con sé anche i pregiudizi e le preclusioni presenti nel mondo reale.

Di conseguenza, alcune risposte generate da ChatGPT possono riflettere questi pregiudizi. Ma cerchiamo di essere equi, risposte inappropriate possono essere innescate da query inadeguate degli utenti.

In questo articolo, esploreremo l’importanza di moderare attivamente sia gli input che gli output del modello durante la creazione di applicazioni basate su LLM. Per fare ciò, utilizzeremo la cosiddetta API di moderazione di OpenAI, che aiuta a identificare contenuti inappropriati e intraprendere azioni di conseguenza.

Come sempre, implementeremo questi controlli di moderazione in Python!

Moderazione dei contenuti

È fondamentale riconoscere l’importanza di controllare e moderare l’input degli utenti e l’output del modello durante la creazione di applicazioni che utilizzano LLM.

📥 Controllo dell’input dell’utente si riferisce all’implementazione di meccanismi e tecniche per monitorare, filtrare e gestire i contenuti forniti dagli utenti durante l’interazione con le applicazioni basate su LLM. Questo controllo consente agli sviluppatori di mitigare i rischi e mantenere l’integrità, la sicurezza e gli standard etici delle loro applicazioni.

📤 Controllo dell’output del modello si riferisce all’implementazione di misure e metodologie che consentono il monitoraggio e il filtraggio delle risposte generate dal modello durante le interazioni con gli utenti. Esercitando il controllo sugli output del modello, gli sviluppatori possono affrontare potenziali problemi come risposte tendenziose o inappropriate.