Guardrails-framework
Et guardrails-framework er et system af regler, validatorer og korrektioner, der anvendes til at styre og begrænse output fra sprogmodeller for at sikre sikkerhed, overholdelse og pålidelighed.
Kort fortalt
Et guardrails-framework fungerer som et sikkerhedsnet, der tjekker og retter sprogmodellens svar, før de når brugeren.
- Kategori
- teknik
- Niveau
- øvet
- Udtale
- /ˈɡɑːrdˌreɪlz ˈfreɪmˌwɜːrk/
Betydninger
1- 1
En softwarearkitektur eller bibliotek, der giver udviklere værktøjer til at definere, validere og korrigere LLM-output baseret på foruddefinerede regler.
- NeMo Guardrails er et open-source guardrails-framework udviklet af NVIDIA. — NVIDIA NeMo Guardrails documentation
- Implementering af et guardrails-framework reducerede antallet af uhensigtsmæssige svar med 50%. — forskningsartikel, 2024
Hvornår bruges det
Guardrails-frameworks bruges især i produktionsmiljøer, hvor LLM'er implementeres, for at forhindre skadelige, upassende eller ukorrekte svar. De kan konfigureres med specifikke regler som emnefiltre, faktatjek eller outputformatering.
Kodeeksempel
import guardrails as gr
# Define a guard with a rule
@gr.guard
def safe_response(prompt: str) -> str:
# Your LLM call here
return llm_response(prompt)
# Add a validator
guard = gr.Guard(name="safe-output")
guard.add_validator(gr.validators.NoHateSpeech())
# Run with guardrails
result = guard(safe_response, prompt="Tell me a joke")Konceptuelt eksempel på brug af et guardrails-framework i Python, med en brugerdefineret validator.
Oprindelse
Udtrykket 'guardrails' (autoværn) er en metafor for beskyttelse mod afvigelse, og 'framework' angiver en struktureret ramme. Begrebet opstod i takt med udbredelsen af LLM'er og behovet for sikker implementering.
Afledte ord
3Kilder
2- NeMo Guardrails: A Framework for Building Safe and Responsible AI Applications
- Guardrails: A Python Framework for Reliable LLM Outputs