GPT-4.5의 중재 API 및 안전 분류기가 민감한 콘텐츠를 처리하기 위해 어떻게 작동합니까?

1. 데이터 필터링 및 교육 : 모델은 공개적으로 사용 가능한 데이터, 파트너십의 독점 데이터 및 사용자 정의 사내 데이터 세트를 포함하여 다양한 데이터 세트 세트에 대해 교육을받습니다. 이러한 데이터 세트는 품질을 유지하고 개인 정보의 처리를 줄이기 위해 엄격한 필터링을 거쳐 민감한 콘텐츠와 관련된 잠재적 위험을 완화하는 데 도움이됩니다 [1].

2. 중재 API : 중재 API는 유해하거나 민감한 콘텐츠를 식별하고 표시하는 데 중요한 역할을합니다. 이 API는 명백한 자료, 증오심 표현 및 불법 조언을 포함하여 광범위한 허용되지 않은 콘텐츠를 감지하도록 설계되었습니다. 입력 프롬프트 및 출력을 분석하여 사전 정의 된 안전 표준과 일치 할 수 있도록 작동합니다 [1] [2].

3. 안전 분류기 : 안전 분류기는 모델의 출력을 평가하여 허용되지 않은 컨텐츠를 포함하는지 확인하는 고급 알고리즘입니다. 이 분류기는 유해한 의도 나 내용을 나타낼 수있는 언어로 패턴과 뉘앙스를 인식하도록 교육을 받았습니다. 그들은 민감하거나 유해한 콘텐츠에 대해 강력한 안전망을 제공하기 위해 중재 API와 함께 일합니다 [1].

4. 거부 행동 : GPT-4.5는 허용되지 않은 내용에 대한 요청에 직면 할 때 거절 행동을 나타내도록 훈련되었습니다. 이는이 모델이 안전 지침을 위반하는 쿼리를 정중하게 거부하거나 리디렉션하여 사용자가 유해한 정보에 노출되지 않도록 설계되었음을 의미합니다 [1].

5. 탈옥 평가 : 안전을 더욱 향상시키기 위해 GPT-4.5는 탈옥 평가를받습니다. 이러한 평가는 안전 메커니즘을 우회하도록 설계된 적대적 프롬프트에 대한 모델의 탄력성을 테스트합니다. 취약점을 식별함으로써 OpenAI는 모델을 개선하여 허용되지 않은 컨텐츠를 생성하려는 시도를 더 잘 저항 할 수 있습니다 [1].

6. 명령 계층 : GPT-4.5는 사용자 메시지보다 시스템 메시지를 우선시하는 명령 계층을 따릅니다. 이를 통해 시스템 메시지에 내장 된 안전 지침은 충돌하는 사용자 입력을 무시하고 민감한 콘텐츠에 대한 추가 보호 계층을 제공합니다 [1].

7. 지속적인 개선 : OpenAI는 빨간색 팀 구성 평가 및 피드백 루프를 통해 GPT-4.5를 지속적으로 개선하고 업데이트합니다. 이 반복 프로세스는 신흥 안전 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이되며, 모델이 시간이 지남에 따라 민감한 콘텐츠를 처리하는 데 효과적인 상태를 유지하는 데 도움이됩니다 [1] [2].

이러한 구성 요소를 통합함으로써 GPT-4.5의 중재 API 및 안전 분류기는 민감한 콘텐츠를 효과적으로 관리하여 사용자에게 더 안전하고 책임있는 AI 경험을 제공합니다.

인용 :
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://openai.com/index/using-4-for-content-moderation/
[3] https://www.zdnet.com/article/openai-finally-unveils-4-5-heres-what-can-do/
[4] https://meta.discourse.org/t/fyi-using-gpt-4-for-content-moderation-an-openai-blog-entry/275349
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-heres-good-good-mis-model-is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolutizing-ai-amarender-amrtech-insights-faxyc
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2400/gpt-45-the-evolution-of-digital-conversations
[8] https://lingarogroup.com/blog/whats-new-with-with-gpt-4-features-and-limitations