大語言模型威脅分類人 1.大語言模型概述 1.2.云上大語言模型運(yùn)維環(huán)境 1.3.模型 1.4.服務(wù)編排 20 22.LM服務(wù)的生命周期 252.2開發(fā) 2.2.1設(shè)計(jì)階段 282.2.3訓(xùn)練階段 2.3評估與確認(rèn) 292.3.1評估 2.3.2驗(yàn)證/紅隊(duì) 2.3.3重新評估 2.3.4評估/驗(yàn)證過程中的主要考量 2.4.1編排 2.4.2AI服務(wù)供應(yīng)鏈 2.4.4部署過程關(guān)鍵因素 2.5交付 2.5.1運(yùn)營 2.5.2維護(hù) 2.5.3持續(xù)改進(jìn) 2.5.4交付過程中的關(guān)鍵示項(xiàng) 2.6服務(wù)退出 2.6.1歸檔 2.6.2數(shù)據(jù)刪除 2.6.3模型處置 2.6.4服務(wù)退出期間的關(guān)鍵考慮因素 3.大語言模型服務(wù)影響分類 4.大語言模型服務(wù)威脅分類 4.2數(shù)據(jù)投毒 4.6不安全的供應(yīng) 4.7不安全的應(yīng)用程序/插件 4.8拒絕服務(wù) 4.9缺少治理/合規(guī)性 5.參考文獻(xiàn) 42目標(biāo)與范圍和定義。本報告的撰寫目的是希望能夠提供一個共享的語言和概念框架以供業(yè)界溝報告的重點(diǎn)內(nèi)容如圖1所示：服務(wù)棄用模型竊取圖1:CSALLM威脅分類法本報告所采納的定義與分類體系是建立在現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)之上，通過工作組成員與組長充分探討后所形成的。通過上述過程，形成了廣泛共識，建立了一套可以指導(dǎo)共同工作的通用術(shù)語。報告從文檔末尾引用的眾多行業(yè)參考文獻(xiàn)中汲取靈感，特別是NISTAI100-2Mitigations”[Barrett有了這些定義和分類，針對評估人工智能威脅和風(fēng)險、制定適當(dāng)?shù)目刂拼胧┮灾滦浴＝⑼ㄓ眯g(shù)語的目的在于其可以避免語義上的混淆，增加相關(guān)概念上的連貫性，以保證對話精確性。本報告將關(guān)鍵術(shù)語統(tǒng)一匯總起來，控制工作組和AI技術(shù)風(fēng)險工作組提供對于AI安全計(jì)劃的統(tǒng)一范圍。CSAAI控制框架工作組的目標(biāo)是定義一個控制目標(biāo)框架，以支持各機(jī)構(gòu)能夠在安全、負(fù)責(zé)任的原則下對Al技術(shù)進(jìn)行開發(fā)、管理和使用。該框架將有助于評估本報告所定義的控制目標(biāo)將涵蓋與網(wǎng)絡(luò)安全有關(guān)。此外，它還涵蓋了與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的安全、隱私、透明度、問責(zé)制和可解祥性等方面的內(nèi)容?？苫仡櫺蟹矫娴呐ο噍o相成，倡導(dǎo)合金球標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)的安全且道德的AI應(yīng)用程序。本章節(jié)定義了實(shí)施、管理大語言模型(LLM)系統(tǒng)所必需的基礎(chǔ)組件，涵蓋了同時，本章節(jié)也對LLM的必要性、架構(gòu)、性能和優(yōu)化技術(shù)作出了進(jìn)一步闡述(詳見圖2)。除上述內(nèi)容外，本章節(jié)還探討了資產(chǎn)保護(hù)的注意事項(xiàng)，此外，本節(jié)還探討了資產(chǎn)保護(hù)過程中較為重要的幾點(diǎn)，利用RACI責(zé)任分配矩陣(誰負(fù)責(zé)、誰批準(zhǔn)、咨詢誰、通知誰)來明確了開源社區(qū)組織在實(shí)施AI服務(wù)時的責(zé)任劃分。大模型運(yùn)維云環(huán)境本地部署環(huán)境持續(xù)性監(jiān)測大語言模型資產(chǎn)模型模型用戶接口特定應(yīng)用模型特定行業(yè)應(yīng)用用戶接口特定應(yīng)用模型特定行業(yè)應(yīng)用文本生成工具無障礙工具集成插件監(jiān)測服務(wù)提示數(shù)據(jù)資產(chǎn)總體目標(biāo)微調(diào)訓(xùn)練檢索增強(qiáng)生成模型輸入用戶對話模型輸出模型權(quán)重模型超參數(shù)日志數(shù)據(jù)圖2:大語言模型資產(chǎn)●用于訓(xùn)練、基準(zhǔn)測試、測試和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)●模型參數(shù)(權(quán)重)●模型超參數(shù)●LLM系統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)以下是對這些資產(chǎn)的定義：1.用于訓(xùn)練、基準(zhǔn)測試、測試和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)：這包括用于訓(xùn)練、基準(zhǔn)測試、測試和驗(yàn)證模型的數(shù)據(jù)集，由文本來源組成，模型從中派生出對語言模式和語義的理解，這對打造模型最終的效果是至關(guān)重要的。每個數(shù)據(jù)元素都被單獨(dú)創(chuàng)建并管理。2.微調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)：模型經(jīng)過初始訓(xùn)練后會用到一些額外的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行微調(diào)或進(jìn)一步的預(yù)訓(xùn)練，這有利于調(diào)整模型的參數(shù)，使其更緊密地與特定用例或領(lǐng)域保持一致，從而增強(qiáng)模型適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。3.檢索增強(qiáng)生成(RAG):即將外部知識庫與大語言校或到一起。模型在生成響應(yīng)之前會檢索外部知識庫中的相關(guān)信息，而RAG使琴可以將模型內(nèi)部資源和外部資源有效連接起來的一種手段。RAG可以通過內(nèi)部系統(tǒng)、公開資源等各種渠道檢索相關(guān)信息，如互聯(lián)網(wǎng)，通過擴(kuò)展輸入內(nèi)容及提煉模型的上下文語義，便可使模型生成更為精準(zhǔn)的反饋。4.數(shù)據(jù)卡片：數(shù)據(jù)卡片是用價拉人模型所用到的各種數(shù)據(jù)集的。它有助于Al數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，并記錄了每用的數(shù)據(jù)集的來源、流程軌跡、所有權(quán)歸屬、數(shù)據(jù)敏感度和合規(guī)性檢查等通關(guān)的信息。隨著數(shù)據(jù)內(nèi)容、所有權(quán)歸屬以及需求的變化，5.輸入數(shù)據(jù)(系統(tǒng)級提示):輸入數(shù)據(jù)是指提供給大語言模型的用于確定上下文和邊界的內(nèi)容。在生成式對抗技術(shù)背景下，這類數(shù)據(jù)還可用于對模型主題邊界范圍進(jìn)行設(shè)置。6.用戶會話數(shù)據(jù)：是指在用戶與AI系統(tǒng)互動過程中所收集的信息，包括所輸入的查詢語句、模型最終生成的反饋以及用戶在使用過程中所補(bǔ)充的內(nèi)容，收集該類信息能夠加強(qiáng)模型更為人性化的互動。7.模型輸出數(shù)據(jù)：是指模型收到輸入指令后的結(jié)果反饋，包含文本型內(nèi)容、用戶預(yù)期的數(shù)據(jù)形式，輸出數(shù)據(jù)反映了模型的理解和推理能力。8.模型參數(shù)(權(quán)重):是指模型在訓(xùn)練過程中調(diào)用的系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)或權(quán)重，這些參數(shù)或權(quán)重的設(shè)定會對模型的行為產(chǎn)生重要影響，進(jìn)而影響模型響應(yīng)的能力。9.模型超參數(shù)：是指在模型訓(xùn)練期間所指定的配置參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率、批大小或架構(gòu)選取等參數(shù)，這些參數(shù)在塑造模型的整體性能和行為方面至關(guān)重要。10.日志數(shù)據(jù)：是指模型在運(yùn)行過程中記錄其各種事件響應(yīng)和交互行為的數(shù)據(jù)。包括所輸入的查詢語句、模型最終生成的反饋、模型性能指標(biāo)以及發(fā)生的任何異常行為，這對監(jiān)控和完善模型的功能和性能至關(guān)重要。LLM運(yùn)維環(huán)境是指部署及操作大語言模型后步及的基礎(chǔ)設(shè)施和流程。以下是與●運(yùn)行模型推理點(diǎn)的云●云托管訓(xùn)練數(shù)據(jù)(存儲)以下是這些專業(yè)名詞在大語言模型運(yùn)維框架中的具體描述及作用：1.運(yùn)行訓(xùn)練環(huán)境的云：該環(huán)境中納管了由云平臺或云服務(wù)提供商所提供的模型訓(xùn)至關(guān)重要的。它決定了模型性能提升的上升空間。2.運(yùn)行模型推理的云：該環(huán)境中納管了由云平臺或云服務(wù)提供商所提供的模型訓(xùn)練和模型推理過程中所需的計(jì)算資源、存儲設(shè)施、輔助基礎(chǔ)設(shè)施等，該環(huán)境下運(yùn)行的LLM能夠根據(jù)用戶輸入生成預(yù)期響應(yīng)，確保交互連貫性。3.運(yùn)行AI應(yīng)用的云(公有云/私有云/混合云):該環(huán)境中納管了由云平臺或云服務(wù)提供商所提供的運(yùn)行AI應(yīng)用程序或AI服務(wù)所需的基礎(chǔ)設(shè)施，它們會使用已訓(xùn)練好的大語言模型的能力。它類似于一個服務(wù)中心，利用模型的推理能力向最終用戶4.部署環(huán)境的安全性：指的是一系列簡單的訪問機(jī)制和政策，來規(guī)范外界對大模5.持續(xù)監(jiān)控：指的是對大模型運(yùn)維環(huán)境的性能、實(shí)全會、整體狀況持續(xù)監(jiān)測，包含了對訓(xùn)練環(huán)境、推理環(huán)境和應(yīng)用組件的監(jiān)測，確保模型在最佳狀態(tài)下運(yùn)行，同時也會及時識別和糾正可能出現(xiàn)的任何異?；仡}。6.云托管訓(xùn)練數(shù)據(jù)(存儲):指的(始或云服務(wù)提供商所提供的用于模型訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)集，它需要強(qiáng)大的自數(shù)據(jù)管理能力，以適應(yīng)龐大和多樣化的數(shù)據(jù)類型，這些數(shù)據(jù)集對于訓(xùn)練善模型性能是至關(guān)重要的。所選取的模型架構(gòu)、所采用的微調(diào)方法以及使用的開源或閉源的模型都將會大大影響大語言模型在特定領(lǐng)域中的性能、效能我們在以下小節(jié)中對基礎(chǔ)模型資產(chǎn)進(jìn)行了定義：●微調(diào)模型●開源與閉源模型●特定領(lǐng)域模型●模型卡片通用大模型是大模型發(fā)展的起點(diǎn)。通常指的是大型、預(yù)訓(xùn)練的語言模型，它們借助自我監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)對大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以獲得對自然語言的泛化理解。通常，通用大模型為后續(xù)的微調(diào)模型和專業(yè)化模型奠定了基礎(chǔ)，以滿足特定的任務(wù)或領(lǐng)域的需要。對于一些先進(jìn)和創(chuàng)新的基礎(chǔ)模型，我們可以使用“前沿模型”這一術(shù)語來表示AI領(lǐng)域中的一個全新基礎(chǔ)模型。從AI的角股看，有時“基礎(chǔ)模型”一詞表示的是應(yīng)用技術(shù)堆棧中的基礎(chǔ)模型。微調(diào)模型是從通用大模型演進(jìn)而來、經(jīng)力改進(jìn)和調(diào)整后能夠適應(yīng)特定任務(wù)或領(lǐng)域。微調(diào)過程，是利用了有監(jiān)督學(xué)有標(biāo)記的特定數(shù)據(jù)來調(diào)整通用模型的參數(shù)。這一迭代過程使我們的微調(diào)校在保持原通用模型基礎(chǔ)知識和能力的同強(qiáng)其在特定任務(wù)或領(lǐng)域上的適用性和完整度。開源大模型與閉源大模型的主要區(qū)別在于對模型源代碼、模型權(quán)重以及相關(guān)組件訪問的許可。開源模型可能會公布它們部分或全部的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、源代碼、模型開發(fā)所用的數(shù)據(jù)、模型架構(gòu)、權(quán)重和工具，以開源許可證的形式向大眾開放，允許在特定條款和條件下免費(fèi)使用。然而，閉源模型保持了私有化狀態(tài)，不會向大眾公開其源代碼、模型權(quán)重和技術(shù)細(xì)節(jié)，這通常出于保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)或商業(yè)利益的目的。允許用戶訪問模型進(jìn)行微調(diào)或推理的閉源模型稱為開放型訪問模型。以上這些模型共同構(gòu)成了模型開發(fā)的支柱，促進(jìn)了生成式AI的創(chuàng)新性、適應(yīng)性和可訪問性。特定領(lǐng)域大模型指的是能夠在特定領(lǐng)域如金融、醫(yī)療、代碼開發(fā)等表現(xiàn)出優(yōu)異模型卡片是用來描述大模型特征的。它是一種維護(hù)大模型文本的文件，對于管性能特征、模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練順序等。這也有助于用戶追溯、沿襲、理解模更多關(guān)于模型卡片的詳細(xì)信息可以在HuggingFace平臺獲取到，該平臺是一個專門的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)，能夠提供大模型、數(shù)據(jù)集和應(yīng)給學(xué)習(xí)者使用。這類服務(wù)包含了一系列組件和功能能夠?qū)崿F(xiàn)大語言模型的高效性和安全性。以下是服務(wù)編排過程中可能法清單：以下是各類編排服務(wù)資產(chǎn)的定義及其重要性闡述：緩存服務(wù)指的是一種系統(tǒng)或組件，它們通過緩存模型生成的響應(yīng)、輸入數(shù)據(jù)或其他數(shù)據(jù)來提高大模型的請求效率和性能，減少冗余計(jì)算。通過緩存服務(wù)臨時存儲頻繁訪問的數(shù)據(jù)，有助于降低請求響應(yīng)時間并且減輕大語言模型的計(jì)算壓力。安全網(wǎng)關(guān)，也稱為LLM網(wǎng)關(guān)，是作為大語言模型和外部系統(tǒng)交互的中間件。這些網(wǎng)關(guān)通過實(shí)施訪問控制、輸入驗(yàn)證、過濾惡意內(nèi)容(如提示注入攻擊)與個人/隱私信息的舉措，防范潛在威脅或?yàn)E用，來確保大語言模型所處理數(shù)據(jù)的完整性和機(jī)密性。部署服務(wù)簡化了大語言模型在不同環(huán)境(包括會平臺和本地基礎(chǔ)設(shè)施)中的部署和擴(kuò)展。這些服務(wù)能夠使部署過程自動化促進(jìn)版本管理，并優(yōu)化資源分配方案，以確保大語言模型的高效和無縫部署。監(jiān)測服務(wù)在監(jiān)督大語文的安全性、性能、安全狀況和使用情況方面至關(guān)重要。這些服務(wù)使用監(jiān)控工具和技術(shù)收集實(shí)時信息，來檢測異常、濫用(例如提示注入攻擊等)并發(fā)出警報，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)安全性，通過主動維護(hù)和及時干預(yù)，以維持大語言模型的最佳運(yùn)行狀態(tài)。優(yōu)化服務(wù)旨在優(yōu)化大語言模型的性能和資源利用率。這些服務(wù)采用一系列技術(shù)，如模型量化、剪枝、高效的推理策略，來提高大語言模型的效率，降低計(jì)算開銷，并保證在不同的部署場景下整體性能的提升。安全插件是通過提供數(shù)據(jù)加密、訪問控制機(jī)制、威脅檢測能力和合規(guī)性強(qiáng)制措施來擴(kuò)展大語言模型安全性的一種組件，能夠增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)彈性。通過引入自定義和集成插件，大語言模型可以實(shí)現(xiàn)行為的個性化定制并無縫對接各類系統(tǒng)、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)源。這些插件使模型更具靈活性，不僅能夠根據(jù)特定場景或行業(yè)需要調(diào)整模型的功能，而且還提升了與既有架構(gòu)的兼容性，增強(qiáng)了大語言模型部署的多功能性和實(shí)用性。大語言模型通用代理是指與大語言模型協(xié)作以增強(qiáng)模型功能和性能的智能代理或組件。這些代理可用來執(zhí)行各種任務(wù)，如●增強(qiáng)大語言模型部署在不同操作環(huán)境中的多功AI應(yīng)用已經(jīng)變得無處不在，滲透到我們?nèi)粘Ｉ詈蜕虡I(yè)運(yùn)作的各個方面。從內(nèi)容生成到語言翻譯，由大語言模型驅(qū)動的AI應(yīng)用已經(jīng)徹底改變了行業(yè)，重塑了我導(dǎo)AI應(yīng)用開發(fā)、部署和使用成為我們迫切要解決的問題。Al應(yīng)用使技術(shù)創(chuàng)新走向巔峰，提供了多種滿足不同商業(yè)領(lǐng)域和場景的能力。這些應(yīng)用程序利用大語言模型強(qiáng)大的功能來編譯和處理自然語言輸入，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容生成、智能問答、情感分析、語言翻譯等功能。本質(zhì)上來講，AI應(yīng)用程序是用戶與底而作為大語言模型的下游應(yīng)用，AI應(yīng)用程序是整體AI控制框架中最為重要的資方式。因此，AI應(yīng)用的好壞會一定程度上放大用戶對大模型優(yōu)劣評價。Al應(yīng)用也可能對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大影響。隨著企業(yè)日益依賴AI應(yīng)用以推動創(chuàng)新、確保各項(xiàng)環(huán)節(jié)符合法律法規(guī)，并保持在AI應(yīng)用全生徐周期的透明度和問責(zé)制。除了達(dá)成上述既定目標(biāo)，AI控制框架還應(yīng)聚焦于對0用進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)測和性能評估，旨在及時識別潛在風(fēng)險并避免或減少意處發(fā)羊驅(qū)動的應(yīng)用相關(guān)的挑戰(zhàn)和風(fēng)險不時發(fā)揮其變革潛力以推動創(chuàng)新和改善生活。AI應(yīng)用卡片是維護(hù)A應(yīng)上下文的文件，在應(yīng)用程序治理方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。AI應(yīng)用卡片封裝了應(yīng)用程序的所有相關(guān)數(shù)據(jù)，包括所使用的模型、所使用的夠幫助AI治理組織、Al委員會和監(jiān)管機(jī)構(gòu)了解這些應(yīng)用及其使用的AI能力。而Al應(yīng)用卡片也可以逆向關(guān)聯(lián)到其背后的模型卡片和數(shù)據(jù)卡片。以及整個生命周期至關(guān)重要。從構(gòu)想和規(guī)劃的籌備階段到最終的歸檔和處置階段，每個階段都被納入一個綜合框架，該框架旨在改善服務(wù)交付以及保障需求和標(biāo)準(zhǔn)的一致性。組織可以通過這種結(jié)構(gòu)化方法清晰有效地管理服務(wù)開發(fā)、評估、部署、交早期準(zhǔn)備和設(shè)計(jì)到培訓(xùn)、評估、部署、交付，最終退出。下面我們對LLM服務(wù)生命周期各個階段進(jìn)一步組O數(shù)據(jù)收集O數(shù)據(jù)管理O數(shù)據(jù)存儲O資源供應(yīng)0團(tuán)隊(duì)和專業(yè)知識O設(shè)計(jì)O訓(xùn)練O開發(fā)過程中的關(guān)鍵考量O護(hù)欄O評估O重新評估OAI服務(wù)供應(yīng)鏈OAI應(yīng)用O運(yùn)營O維護(hù)O持續(xù)監(jiān)察O持續(xù)改進(jìn)O歸檔O數(shù)據(jù)刪除O模型清除這個階段為整個LLM開發(fā)過程奠定了基礎(chǔ)，并且極大地影響了模型的質(zhì)量和在構(gòu)建大語言模型(LLM)的過程中，數(shù)據(jù)收集應(yīng)專注于識別那些多樣化、規(guī)模龐大且質(zhì)量上乘的數(shù)據(jù)源，包括文本和代碼等。我們不僅要遵循道德采購的最佳實(shí)踐，還要警惕數(shù)據(jù)中可能存在的偏見。確保我們所收集的數(shù)據(jù)不僅滿足有效訓(xùn)練的需求，而且能夠反映我們對長期管理制度的承諾，以避免產(chǎn)生帶有偏見或歧視性數(shù)據(jù)管理是一個提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的系統(tǒng)化過程，它包括數(shù)據(jù)的清洗(去除錯誤、不一致和不相關(guān)信息)、分類(根據(jù)邏輯主題或類別組織數(shù)據(jù))、標(biāo)注(為監(jiān)督學(xué)習(xí)分配標(biāo)簽),以及數(shù)據(jù)的匿名化和轉(zhuǎn)換(調(diào)整數(shù)據(jù)格式以確保兼容性)。數(shù)據(jù)存儲解決方案，如數(shù)據(jù)庫或云存儲服務(wù)，必須確保數(shù)據(jù)的可訪問性，同時采取嚴(yán)格的安全措施來保護(hù)敏感信息并遵守隱私法規(guī)。在準(zhǔn)備階段，資源配置需要精心策劃，選擇適務(wù)的產(chǎn)象和云資源。硬件選擇應(yīng)考慮處理器類型(如CPU、GPU、TPU)以及為企優(yōu)化的內(nèi)存配置。軟件選擇則包括穩(wěn)定的操作系統(tǒng)、豐富的庫和編程環(huán)境利附云基礎(chǔ)設(shè)施可以顯著提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、靈活性和成本效益此外，團(tuán)隊(duì)的專業(yè)能力和知關(guān)重要。數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)收集、處理和分析數(shù)據(jù)；機(jī)器學(xué)習(xí)工程師設(shè)散調(diào)LLM;軟件開發(fā)人員構(gòu)建必要的工具；語言學(xué)家提供深入的語言專業(yè)識倫理學(xué)家則評估模型的社會影響，并提出減輕潛在風(fēng)險的策略。在構(gòu)建大語言模型(LLM)的準(zhǔn)備過程中，我們首先需要明確定義模型的目標(biāo)和用途。這將指導(dǎo)我們在數(shù)據(jù)選擇和處理過程中做出負(fù)責(zé)任的決策。我們應(yīng)主動識實(shí)施強(qiáng)有力的隱私保護(hù)措施是至關(guān)重要的。這不僅包括數(shù)據(jù)的收集和存儲，也涵蓋了數(shù)據(jù)的管理和使用。數(shù)據(jù)保管鏈(datachain-of-custoday)應(yīng)成為我們安全數(shù)據(jù)工作和模型開發(fā)的基石，在數(shù)據(jù)收集、管理和存儲的各階段，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完整性和未被篡改至關(guān)重要。在這一階段，我們的目標(biāo)是將精心準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源轉(zhuǎn)化為一個高效、可靠的功能性大語言模型(LLM)。主要活動包括：●開發(fā)供應(yīng)鏈●開發(fā)過程中的關(guān)鍵考量模型架構(gòu)選擇：我們首先需要根據(jù)模型的預(yù)期燈務(wù)，精心挑選合適的LLM架構(gòu)，例如基于Transformer的模型或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這一過程中，我們將綜合考慮性能需求、計(jì)算資源限制以及模型將要必普據(jù)類型。超參數(shù)優(yōu)化：接下來，我你特前定那些控制模型訓(xùn)練過程的關(guān)鍵超參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率、批量大小和網(wǎng)絡(luò)今這些參數(shù)的選擇將直接影響模型的訓(xùn)練效率、收斂速度以及最終的準(zhǔn)確性。評估指標(biāo)設(shè)定：為了全面跟蹤模型在訓(xùn)練期間的表現(xiàn)，我們將定義一系列評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、困惑度和BLEU分?jǐn)?shù)，這些指標(biāo)將幫助我們識別模型性能的改進(jìn)空間。們?yōu)槲覀兲峁┝艘粋€強(qiáng)大的起點(diǎn)。通過對這些模型進(jìn)行微調(diào)，我們可以針對特定數(shù)組件評估：我們將評估不同任務(wù)的需求，如命名實(shí)體識別、情感分析或文本摘要，并決定是選擇現(xiàn)成的開源或閉源組件，還是開發(fā)自定義組件來滿足這些需求?？蚣苓x擇：為了簡化模型的開發(fā)、訓(xùn)練和部署流程，我們將選擇一個功能強(qiáng)大訓(xùn)練流程實(shí)施：我們將精心策劃的數(shù)據(jù)輸入到逃定型架構(gòu)中，并運(yùn)用優(yōu)化算法，如梯度下降法，迭代更新模型參數(shù)，以川練數(shù)據(jù)中的誤差。訓(xùn)練監(jiān)控：在訓(xùn)練過程中，我們將使用前定義的評估指標(biāo)密切監(jiān)控模型的進(jìn)展，及時發(fā)現(xiàn)過擬合或欠擬合的跡象應(yīng)調(diào)整訓(xùn)練策略或超參數(shù)。實(shí)驗(yàn)迭代：通過迭代方法會們特測試不同的模型結(jié)構(gòu)、超參數(shù)和數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，以探索最佳配置。X標(biāo)記化處理：這一步聚涉及將輸入文本分解為更小的單元，稱為“標(biāo)記”,這些可以是單詞、子單詞單元或單個字符。標(biāo)記化的主要目的是將原始文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值格式，以便LLM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。通過將每個標(biāo)記映射到一個唯一的整數(shù)值流程中的基礎(chǔ)步驟。正確的標(biāo)記化方法可以顯著提升模型理解和生成自然語言的能透明性：我們致力于記錄設(shè)計(jì)決策、模型架構(gòu)和訓(xùn)練流程，這不僅促進(jìn)了項(xiàng)目的可重復(fù)性，也增強(qiáng)了結(jié)果的可靠性。透明度是構(gòu)建信任和確保研究誠信的基石?？山忉屝裕何覀儍?yōu)先采用能夠闡明模型決策過程的技術(shù)，特別是在那些涉及高風(fēng)險的應(yīng)用場景中。通過增強(qiáng)模型的可解釋性，我們能夠更好地理解其輸出，從而提高用戶對AI系統(tǒng)的信任。效率：我們在追求模型性能的同時，也注重計(jì)算資源的有效利用。我們探索各種優(yōu)化技術(shù)，如模型量化和剪枝，旨在提升模型運(yùn)行效率，同時確保其準(zhǔn)確性不受版本控制：我們實(shí)施了一套強(qiáng)大的版本控制系統(tǒng)模型、標(biāo)記化策略、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及其他組件的每一次變更。這一做法公區(qū)礦保了研究的可重復(fù)性，也為必要時的版本回退提供了可能，同時促進(jìn)了年發(fā)團(tuán)隊(duì)成員間的協(xié)作。2.3評估與確認(rèn)評估階段是在部署大語言食LM)之前，對其進(jìn)行嚴(yán)格的性能、可靠性和適用性評估，以確保滿足預(yù)自際?！裨u估過程中的主要考量/驗(yàn)證標(biāo)涵蓋準(zhǔn)確度、精確度、召回率、F1分?jǐn)?shù)、針對語言生成任務(wù)的困惑度以及翻譯任務(wù)的BLEU分?jǐn)?shù)。定性評估則可能包括人類評審員對輸出的流暢性、連貫性和相關(guān)基準(zhǔn)測試：對比LLM的表現(xiàn)與已建立的基準(zhǔn)線及行業(yè)內(nèi)其他先進(jìn)模型，以識別其相對優(yōu)勢和潛在不足。偏見和公平性檢驗(yàn)：對模型輸出進(jìn)行檢查，以識別可能存在于不同人群或敏感屬性中的潛在偏見。通過使用公平性指標(biāo)來量化這些差異。面對未知數(shù)據(jù)時的表現(xiàn)，從而衡量其泛化能力。人在回路(Human-in-the-loop):讓專家參與到上眾份出的評估中，尤其在對準(zhǔn)確性和細(xì)節(jié)要求極高的敏感領(lǐng)域，并收集反筑以指導(dǎo)味來的優(yōu)化。紅色團(tuán)隊(duì)：組建一支專業(yè)的對抗團(tuán)隊(duì)，挖掘模式，有助于發(fā)現(xiàn)常規(guī)測試中可能遺點(diǎn)。監(jiān)控：在部署LLM盾，對模型性能進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控。建立監(jiān)測機(jī)制，以識和模型漂移以及性能隨時間下降的問題。數(shù)據(jù)漂移是指輸入數(shù)據(jù)隨著時間推移發(fā)生變化，這種變化可能導(dǎo)致模型性能下降。當(dāng)模型真實(shí)輸入數(shù)據(jù)與模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)有偏離時，模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和可靠性就模型漂移是指隨著時間推移，輸入特征和目標(biāo)變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系發(fā)生變化，從而導(dǎo)致模型的預(yù)測能力下降。這種漂移可能由多種因素引起，包括但不限于：生成數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)過程變化、消費(fèi)者行為變化、外部環(huán)境因素等。數(shù)據(jù)漂移和模型漂移都會導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能下降，因此，對這些潛在問題進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控并采取有效措施至關(guān)重要。持續(xù)監(jiān)控、重新訓(xùn)練或用新數(shù)據(jù)更新模型等技術(shù)可以緩解這些問題。彈性：為確保LLM在面對不可預(yù)見的輸入情況時仍能保持穩(wěn)定和一致的性能，不確定性：探索模型對其預(yù)測的信心水平，以便在實(shí)用中指導(dǎo)人類決策。數(shù)據(jù)代表性：確保評估數(shù)據(jù)集與LLM在實(shí)際應(yīng)用中處理的實(shí)時數(shù)據(jù)高度一致，本節(jié)定義以下術(shù)語：●AI服務(wù)供應(yīng)鏈2.4.1編排及其必要的依賴項(xiàng)(包括庫、數(shù)據(jù)等)封裝進(jìn)容器(如Docker)中?？蓴U(kuò)展性：構(gòu)建一個可根據(jù)需求進(jìn)行靈活擴(kuò)展的部署架構(gòu)。同時使用負(fù)載均衡技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效地分發(fā)傳入請求。版本控制：建立一個系統(tǒng)，用于跟蹤模型版本、配置及性能指標(biāo)的系統(tǒng)，有助置和管理過程自動化和代碼化。這可以帶來更改可追溯性、滾可操作性等優(yōu)點(diǎn)。2.4.2AI服務(wù)供應(yīng)鏈插件：為提升大模型能力，可學(xué)鎮(zhèn)與特定領(lǐng)域的插件或擴(kuò)展進(jìn)行集成，(例如，醫(yī)療保健或金融等特定領(lǐng)賣的指件)。同時，必須考慮這些外部組件集成所帶來的安全風(fēng)險。安全：在供應(yīng)鏈中應(yīng)優(yōu)先考慮安全性，包括保護(hù)API端點(diǎn)、實(shí)施用戶身份驗(yàn)證和授權(quán)機(jī)制、安全管理訪問憑據(jù)，以及加密傳輸和存儲中的數(shù)據(jù)。2.4.3應(yīng)用版本控制。檢索增強(qiáng)生成(RAG):考慮將檢索組件集成到大模型中，以便模型能夠訪問并整合來自外部知識源的信息，從而提升響應(yīng)的精確性。用提示注入技術(shù)。不安全的輸出處理：對大模型的輸出進(jìn)行嚴(yán)格審查，以預(yù)防可能引發(fā)安全漏洞用戶界面/用戶體驗(yàn)(UI/UX):設(shè)計(jì)用戶友好的界面，確保用戶能夠與大模型應(yīng)用程序順暢交互。根據(jù)大模型的上下文環(huán)境，定制滿足特場景下的需求。透明性：向用戶清晰地闡述大模型的工作原理及其輸出的潛在局限性，增強(qiáng)用戶對模型輸出的理解，建立信任感一輸入過濾：識別并防止市模型造成數(shù)據(jù)污染的惡意輸入，以減少對模型輸輸出過濾：防止生成不恰當(dāng)或有害的內(nèi)容，如仇恨言論、暴力、露骨材料和其隱私：為保障用戶隱私安全，應(yīng)實(shí)施控制措施以降低隱私風(fēng)險，防止模型生成濫用：限制LLM的使用，以防止其被用于生成欺詐性內(nèi)容、釣魚郵件等不當(dāng)用途，或其他形式的操縱及不道德內(nèi)容。倫理準(zhǔn)則和偏見緩解：為確保LLM的使用既符合倫理原則又遵循社會規(guī)范，應(yīng)減少產(chǎn)生與種族、性別、性取向等相關(guān)的偏見和歧視性內(nèi)容。交付階段的核心在于對已部署的大模型進(jìn)行持續(xù)管理，并通過不斷的迭代改進(jìn)通常認(rèn)為，交付階段涵蓋了以下三個關(guān)鍵子階段：日志及監(jiān)控：持續(xù)監(jiān)控模型的關(guān)鍵性能措標(biāo)/如準(zhǔn)確性、延遲和資源利用率。一旦檢測到安全問題或性能下降，立即領(lǐng)過告警系統(tǒng)通知相關(guān)人員。事件響應(yīng)：制定詳細(xì)的應(yīng)急和程序，及時處理和解決系統(tǒng)故障，并及時響應(yīng)諸如網(wǎng)絡(luò)攻擊、漏洞或性能瓶頸等安全事件。用戶反饋：建立反饋機(jī)制，收集用戶對模型輸出的意見和建議。對收集到的用戶反饋進(jìn)行分析，以確定需要改進(jìn)的領(lǐng)域或潛在問題。Bug修復(fù)：識別并解決在模型訓(xùn)練、微調(diào)或部署過程中出現(xiàn)的代碼錯誤或系統(tǒng)故障。發(fā)布補(bǔ)丁或更新，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)的完整性。安全更新：時刻經(jīng)替新出現(xiàn)的安全威脅和漏洞。根據(jù)既定的漏洞管理服務(wù)水平協(xié)議(SLA),為大模型和相關(guān)系統(tǒng)提供安全補(bǔ)丁和更新。修補(bǔ)的過程應(yīng)當(dāng)全面覆蓋重新訓(xùn)練模型：隨著與大語言模型(LLM)交互數(shù)據(jù)特性的變化，可能需要更重新訓(xùn)練：定期評估是否需要在新數(shù)據(jù)或更新的超參數(shù)上重新訓(xùn)練大模型。此舉旨在解決概念漂移和性能下降問題，或以此為契機(jī)，擴(kuò)展模型的能力。持續(xù)反饋循環(huán)：將監(jiān)控系統(tǒng)與用戶反饋機(jī)制相結(jié)合，形成一個閉環(huán)反饋系統(tǒng)。通過監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和用戶反饋指導(dǎo)模型重訓(xùn)練與持續(xù)優(yōu)化。在整個操作和維護(hù)過程中，持續(xù)監(jiān)控模型，以別模型在部署后可能的任何惡意行為或偏差。通過主動監(jiān)控和及時干預(yù)，確保人付發(fā)現(xiàn)并解決問題，從而減輕對用戶或系統(tǒng)的潛在負(fù)面影響。變更管理在維護(hù)模型的穩(wěn)定小輪方面至關(guān)重要。一方面可建立全面的變更管理流程，記錄所有的更新并其對性能的影響。另一方面可通過制定強(qiáng)有力的變更管理程序，有效管理模演進(jìn)，減少系統(tǒng)中斷和性能下降。此外，制定有效的回滾計(jì)劃，以便在變更收修改出現(xiàn)問題時迅速采取應(yīng)對措施。為潛在的停機(jī)情況制定計(jì)劃也是模型維護(hù)的關(guān)鍵內(nèi)容。對可能導(dǎo)致服務(wù)中斷的更新或維護(hù)要有一定的預(yù)見性并制定針對性工作計(jì)劃。一方面要充分告知用戶，確保他們了解停機(jī)窗口及伴隨的服務(wù)中斷。并確保利益相關(guān)方能夠了解情況并為可能對其運(yùn)營造成的影響做好準(zhǔn)備。通過主動解決停機(jī)問題，組織方在滿足用戶的期望和要求的同時，也可以保持大模型(LLM)的可靠性和可用性。2.6服務(wù)退出此階段的重點(diǎn)是當(dāng)大模型被新模型取代或其繼續(xù)運(yùn)行會帶來不可接受風(fēng)險時，模型保存：即對大模型及其所有相關(guān)組件，包括沒置文件和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)行存檔。按照組織方(此處建議討論統(tǒng)一)的數(shù)保策略，對存檔內(nèi)容進(jìn)行安全、合規(guī)的存儲。存檔內(nèi)容對歷史分析、審認(rèn)模塑迭代或復(fù)用等場景具有重要價文檔記錄：保存大模型的所有國蓋設(shè)計(jì)、開發(fā)過程、性能指標(biāo)、使用限制等關(guān)鍵信息。同時記錄使用產(chǎn)中地到的所有事件。法規(guī)：遵守?cái)?shù)據(jù)治理法規(guī)(如GDPR、CCPA),安全地刪除在大模型運(yùn)行期間所收集或訓(xùn)練的任何個人或敏感數(shù)據(jù)。保留政策：制定明確的數(shù)據(jù)保留策略，規(guī)定數(shù)據(jù)的存儲期限和條件，確立數(shù)據(jù)再利用評估：對大模型及其組件進(jìn)行全面評估，確定是否適合復(fù)用于其他應(yīng)用或研究項(xiàng)目。從而降低開發(fā)成本和環(huán)境影響。知識產(chǎn)權(quán)：針對退役的大模型，審慎處理所有相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)問題，特別是使用外部資源或許可技術(shù)開發(fā)的大模型。安全處置：如果確定大模型無法再利用，應(yīng)采取安全措施進(jìn)行處置，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問或潛在濫用。對于存儲在物理介質(zhì)(如硬盤、SSD或可移動存儲)上的模型，考慮采用物理銷毀方法，確保數(shù)據(jù)無法被恢復(fù)。即可以通過消磁、粉碎或物告知：在大模型服務(wù)退役前，通知所有用戶和利益相關(guān)方。如有必要，提供清晰的遷移指南，以將服務(wù)遷移到替代服務(wù)或解決方案。影響評估：仔細(xì)評估大模型服務(wù)退役的潛在影響人對敏感領(lǐng)域或高度依知識轉(zhuǎn)移：從退役模型的開發(fā)和運(yùn)營過融中善結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并能夠有效地應(yīng)用我們可以將影響類別直接對應(yīng)到已經(jīng)確立的CIA安全三要素(機(jī)密性、完整性能會被泄露給未授權(quán)的個人，這涉及敏感信息，可能包括個人數(shù)據(jù)、商業(yè)●完整性：存在LLM的數(shù)據(jù)或其生成的輸出被惡意或意外地修改或損壞的風(fēng)險，這可能導(dǎo)致結(jié)果不正確或具有誤導(dǎo)性。訪問。這些干擾可能包括服務(wù)拒絕攻擊、系統(tǒng)故障、意外停機(jī)、過高的計(jì)大語言模型服務(wù)威脅分類的初始列表涵蓋一系列需要重點(diǎn)考慮并緩解的潛在風(fēng)險和漏洞。每個類別都代表一個獨(dú)特的挑戰(zhàn)，可能會損害大型服務(wù)的完整性、安1.模型操縱2.數(shù)據(jù)投毒3.敏感數(shù)據(jù)泄露4.模型竊取7.不安全的應(yīng)用程序/插件8.拒絕服務(wù)9.缺少治理/合規(guī)性模型操縱涉及試圖逃避檢測或操縱大語言模型產(chǎn)生不正確或誤導(dǎo)性的結(jié)果。包括直接或間接指令注入(對抗性輸入)等