大模型审核的常见技术手段有哪些？

大模型审核常见技术手段可从数据处理、模型架构、审核策略三方面介绍：

数据处理技术

• ​​数据清洗​​：去除待审核数据中的噪声、错误、重复信息，如文本中的乱码、特殊符号，图片中的瑕疵等，保证数据质量，提升审核准确性。
• ​​数据标注​​：人工或借助工具为数据添加标签，标记违规类型，如色情、暴力、虚假信息等，为模型训练提供监督信号，使其学习不同违规特征。
• ​​数据增强​​：通过随机替换、插入、删除词汇等方式扩充训练数据，增加数据多样性，提升模型泛化能力，使其能更好应对各种文本变化。

模型架构技术

• ​​预训练大模型​​：基于大规模文本数据训练的模型，如BERT、GPT等，有强大的语言理解和语义表示能力，能捕捉文本中复杂语义和上下文关系，精准识别违规内容。
• ​​多模态融合模型​​：结合文本、图像、音频等多种模态信息进行审核。例如在审核短视频时，同时分析视频中的画面、声音和字幕，更全面准确地判断是否违规。
• ​​图神经网络​​：将文本数据以图结构表示，利用图神经网络捕捉文本中的实体关系和语义信息，在处理具有复杂关系的文本内容时更具优势。

审核策略技术

• ​​规则引擎​​：专家根据法律法规、道德准则和业务需求制定审核规则，如禁止特定词汇、敏感话题等。模型依据这些规则快速筛选内容，对明显违规内容直接拦截。
• ​​机器学习分类​​：使用大量标注数据训练分类模型，让模型学习不同类别特征，对内容进行分类预测，判断是否违规及违规类型。
• ​​深度学习语义理解​​：借助深度学习模型理解文本语义，识别隐晦、间接表达的违规内容，如通过分析上下文和语义关联判断是否存在歧视性言论。
• ​​对抗训练​​：引入对抗样本训练模型，增强模型鲁棒性和抗干扰能力，使其在面对恶意攻击或变异违规内容时仍能准确审核。