大模型审核的主要流程有哪些？

大模型内容审核一般有以下流程：

数据收集与预处理

• ​​数据收集​​：从不同渠道收集待审核的内容，如社交媒体平台、新闻网站、电商平台等，涵盖文本、图片、视频等多种形式。
• ​​数据清洗​​：去除重复、错误、不完整的数据，修正格式问题，如统一日期格式、去除多余空格等。
• ​​数据标注​​：对部分数据进行人工标注，确定其是否违规以及违规类型，为模型训练和优化提供参考。

模型选择与加载

• ​​模型选择​​：根据审核内容和业务需求，挑选合适的大模型，如基于Transformer架构的预训练模型。
• ​​模型加载​​：将选定的大模型加载到服务器或云端环境中，确保模型能正常运行。

内容特征提取

• ​​文本特征​​：对文本内容进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，将文本转化为向量表示，以捕捉语义信息。
• ​​图像和视频特征​​：运用计算机视觉技术，提取图像和视频的颜色、纹理、形状等特征，以及关键帧和重要片段。

审核模型推理

• ​​规则匹配​​：将提取的特征与预设的审核规则进行匹配，快速判断内容是否违反明确规则，如包含敏感词汇、特定图案等。
• ​​语义理解​​：利用大模型的语义理解能力，分析内容的上下文和潜在含义，识别隐晦违规信息，如隐喻、暗示等。

结果判定与分类

• ​​结果判定​​：根据模型推理和规则匹配的结果，判定内容是否违规。
• ​​分类标注​​：对违规内容进行分类标注，明确违规类型，如色情、暴力、虚假信息等，以便后续处理。

人工复审与干预

• ​​复审范围确定​​：对于模型审核结果不确定、处于模糊地带或涉及重大敏感信息的内容，标记为需要人工复审。
• ​​人工审核判断​​：专业审核人员结合自身经验和知识，对标记内容进行再次审核，做出最终判断。

审核结果处理

• ​​违规内容处理​​：对判定为违规的内容，根据违规类型和严重程度采取相应措施，如删除、屏蔽、警告等。
• ​​正常内容放行​​：将审核通过的正常内容正常发布或传播。

反馈与持续优化

• ​​数据反馈​​：收集审核过程中的各类数据，包括模型误判、漏判案例，人工复审结果等。
• ​​模型优化​​：利用反馈数据对大模型进行持续训练和优化，调整模型参数，提高审核准确性和效率。