大模型安全评估测试题与拦截词资料库
概述
本仓库致力于提供一套全面的大模型安全评估测试题目及拦截词集，旨在帮助研究者、开发者和使用者更好地理解并增强人工智能大模型在应用中的安全性。通过这套资源，用户能够对大模型的潜在风险进行系统性的评估，并学习如何有效设置拦截词以防止不适当或有害内容的生成，确保技术的健康发展与责任应用。
资源内容
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大模型安全评估测试题：这一部分包含了精心设计的问题集，覆盖了从数据隐私、偏见检测、恶意输入防范到伦理合规性等多方面的安全考量。每道测试题都旨在挑战模型的安全边界，帮助用户了解模型在特定安全场景下的表现与局限性。
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拦截词大模型安全评估测试题：特别针对拦截机制设计的测试题，这些测试帮助确认大模型是否能正确识别并阻止敏感话题或非法内容的生成。包含了一系列需要被模型有效拦截的关键字和短语。
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拦截词列表：一个实用的拦截词集合，用于指导如何构建或优化大模型的内容过滤规则，确保输出内容的安全性和适宜性。
使用指南
- 安全评估：通过测试题对您的大模型进行全面检查，识别并记录下任何可能的安全漏洞或不当行为。
- 拦截词部署：参考提供的拦截词列表，调整和完善您模型的敏感词过滤策略，强化内容控制机制。
- 持续更新：建议根据评估结果和实际应用场景，定期更新您的测试题库与拦截词库，保持其时效性和有效性。
- 伦理考量：在使用过程中，需综合考虑伦理与法律要求，避免侵犯个人隐私或触发不良社会效应。
注意事项
- 请在合法且道德的框架内使用本资源。
- 在处理个人数据或敏感信息时，应严格遵守相关法律法规。
- 定期回顾和评估拦截效果，确保不会过度限制正当交流。
本仓库的建立是基于行业共同面临的挑战，希望通过共享知识与工具，推动AI领域向着更加安全、可靠的方向发展。欢迎社区成员提出建议和贡献，共同完善这份宝贵的资源。
本资源是为那些致力于提升AI安全标准的专业人士准备的宝贵工具，希望它能成为你们项目成功的一块基石。