A API de moderação e os classificadores de segurança da GPT-4.5 trabalham juntos para lidar com conteúdo sensível, empregando uma abordagem de várias camadas para garantir que o modelo não gere ou se envolva com conteúdo prejudicial ou não permitido. Aqui está uma visão geral detalhada de como este sistema opera:
1. Filtragem e treinamento de dados: o modelo é treinado em um conjunto diversificado de conjuntos de dados, incluindo dados disponíveis ao público, dados proprietários de parcerias e conjuntos de dados personalizados. Esses conjuntos de dados passam por filtragem rigorosa para manter a qualidade e reduzir o processamento de informações pessoais, o que ajuda a mitigar riscos potenciais associados ao conteúdo sensível [1].
2. API de moderação: A API de moderação desempenha um papel crucial na identificação e sinalização de conteúdo nocivo ou sensível. Esta API foi projetada para detectar uma ampla gama de conteúdo não permitido, incluindo materiais explícitos, discurso odioso e conselhos ilícitos. Ele funciona analisando os prompts e saídas de entrada para garantir que eles se alinhem aos padrões de segurança predefinidos [1] [2].
3. Classificadores de segurança: os classificadores de segurança são algoritmos avançados que avaliam as saídas do modelo para determinar se eles contêm conteúdo não permitido. Esses classificadores são treinados para reconhecer padrões e nuances na linguagem que podem indicar intenção ou conteúdo prejudicial. Eles trabalham em conjunto com a API de moderação para fornecer uma rede de segurança robusta contra conteúdo sensível ou prejudicial [1].
4. Comportamento de recusa: o GPT-4.5 é treinado para exibir comportamento de recusa quando confrontado com solicitações de conteúdo não permitido. Isso significa que o modelo foi projetado para recusar ou redirecionar educadamente as consultas que violam as diretrizes de segurança, garantindo que os usuários não sejam expostos a informações prejudiciais [1].
5. Avaliações de jailbreak: Para melhorar ainda mais a segurança, o GPT-4.5 passa por avaliações de jailbreak. Essas avaliações testam a resiliência do modelo contra instruções adversárias projetadas para contornar seus mecanismos de segurança. Ao identificar vulnerabilidades, o OpenAI pode refinar o modelo para resistir melhor a tentativas de gerar conteúdo não permitido [1].
6. Hierarquia de instruções: GPT-4.5 segue uma hierarquia de instruções que prioriza as mensagens do sistema sobre as mensagens do usuário. Isso garante que as instruções de segurança incorporadas nas mensagens do sistema substituam quaisquer entradas de usuário conflitantes, fornecendo uma camada adicional de proteção contra conteúdo sensível [1].
7. Melhoria contínua: o OpenAI reflete e atualiza continuamente o GPT-4.5 através de avaliações de equipes vermelhas e loops de feedback. Esse processo iterativo ajuda a identificar e abordar os desafios de segurança emergentes, garantindo que o modelo permaneça eficaz no lidar com conteúdo sensível ao longo do tempo [1] [2].
Ao integrar esses componentes, a API de moderação e os classificadores de segurança da GPT-4.5 gerenciam efetivamente conteúdo sensível, fornecendo uma experiência de IA mais segura e responsável para os usuários.
Citações:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://openai.com/index/using-gpt-4-for-content-modeation/
[3] https://www.zdnet.com/article/openai-finally-unveils-gpt-4-5-heres-what-it-can-do/
[4] https://meta.discourse.org/t/fyi-using-gpt-4-for-content-modeation-an-openai-blog-entry/275349
[5] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-ow-good-tis-model- is
[6] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-45-revolutionizing-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-gpt-4-features-and-limitations