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百度大模型 原生安全构建之路-AICon上海0817.pdf

上传人: 张** 编号:175731 2024-09-09 36页 6.68MB

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本文主要探讨了百度在构建原生安全的大模型方面的实践与探索。文章指出,大模型全生命周期中存在诸多安全挑战,如训练阶段的数据选择与清洗、部署阶段的数据安全与模型保护、以及业务运营阶段的安全风险等。百度将大模型全生命周期划分为训练阶段、部署阶段、以及业务运营阶段,并针对各阶段面临的安全风险和挑战提出了相应的解决方案。在训练阶段,百度关注数据清洗、安全围栏、持续评估和原生安全等方面;在部署阶段,百度注重对抗性防御架构和数据流的安全;在业务运营阶段,百度通过安全对齐、安全代答模型和内容审核等技术保障接口安全和输出内容安全。此外,文章还强调了关注智能体安全的重要性,提出了智能体安全的原则和纵深防御架构。百度的大模型内容安全解决方案与基础内生安全解耦,适用于任何第三方和开源大模型的安全防护。
"大模型安全挑战有哪些?" "如何实现大模型的原生安全?" "大模型安全演进之路解析?"
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