Garde-corps en matière d'IA pour les LLM : garantir un contenu d'IA sûr et fiable

À l'ère numérique trépidante d'aujourd'hui, l'intelligence artificielle fait de plus en plus partie intégrante des processus de l'entreprise, améliorant des tâches telles que la rédaction d'e-mails, la rédaction de rapports et le support client. Malgré leurs fonctionnalités avancées, les LLM peuvent générer du contenu inexact ou inapproprié et soulever des problèmes de confidentialité en ce qui concerne les données sensibles des utilisateurs. Les garde-corps IA résolvent ces problèmes en garantissant la sécurité et la fiabilité grâce à une protection complète des entrées et des sorties.

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Quels sont Gardrails IA pour LLM?

Garde-corps IA sont des mécanismes essentiels conçus pour garantir le fonctionnement sûr et éthique des systèmes d'IA, en particulier des grands modèles de langage (LLM). Ces garde-fous aident à empêcher l'IA de générer du contenu préjudiciable, inexact ou inapproprié en imposant des freins et contrepoids à la fois aux entrées qu'elle reçoit et à la sortie qu'elle produit.

Pour les LLM, qui sont utilisés dans un large éventail d'applications, du support client à la création de contenu, la nécessité de tels dispositifs de protection est essentielle. Ils protègent contre des risques tels que les atteintes à la confidentialité des données, les réponses biaisées et la diffusion de fausses informations.

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Le problème des LLM : défis en matière de confiance et de sécurité

Le problème des LLM est essentiellement un problème de confiance. Comment savons-nous que ces modèles, ainsi que les utilisateurs et les clients, respecteront les limites de sécurité et d'éthique ? Si elles ne sont pas correctement protégées, les risques liés à l'utilisation des LLM peuvent rapidement l'emporter sur les avantages.

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Préoccupations du LLM :

1. Hallucinations artificielles : Parfois, les LLM génèrent un contenu factuellement incorrect ou le fabriquent complètement ; cela a été appelé « hallucination ». Cela peut donc avoir des conséquences potentiellement néfastes et diffuser de la désinformation si rien n'est fait pour y remédier.
2. Ramblas et contenu non pertinent : Les LLM peuvent également générer une réponse détaillée ou un contenu totalement hors de propos par rapport à l'invite d'origine, ce qui réduit considérablement l'efficacité et la clarté de la communication.
3. Génération de données sensibles ou dangereuses : Les LLM peuvent involontairement répondre avec des informations sensibles, du contenu explicite et d'autres données dangereuses dans les réponses, ce qui présente des risques à la fois pour les entreprises et les clients.

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Préoccupations des utilisateurs/clients :

1. Invitations non optimisées : Des instructions vagues, peu claires ou hautement spécialisées, peut-être dans une langue ou un format que le LLM ne connaît pas très bien, peuvent générer des réponses sous-optimales.
2. Informations personnelles sensibles : Il existe toujours un risque que l'utilisateur saisisse des données personnelles telles que des identités, des mots de passe ou des URL, qui peuvent être divulguées si elles ne sont pas traitées correctement.
3. Données explicites/dangereuses : Le contenu explicite ou inapproprié est ce que les utilisateurs peuvent donner comme invite, dans le pire des cas, dans le pire des cas, où un LLM ne renvoie aucune réponse ou, dans le meilleur des cas, une interdiction du service.

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Cas d'utilisation de AI Guardrails pour les LLM

Les garde-corps sont essentiels pour garantir l'exactitude et la conformité du contenu généré par les LLM. Ces garanties permettent non seulement de préserver la protection et la qualité de la marque, mais jouent également un rôle essentiel dans Gestion des risques liés à la conformité, aidant les organisations à respecter les normes réglementaires, à atténuer les risques et à garantir une utilisation éthique de l'IA. Ces garanties sont maintenues pour tous les cas d'utilisation cruciaux, allant du marketing médical à la rédaction juridique et universitaire :

Les garde-fous de l'IA dans le marketing médical‍

Assurez-vous que le contenu marketing médical généré par l'IA respecte des directives strictes

• Aucune utilisation de superlatifs ou de comparaisons avec d'autres marques.
• Évitez les déclarations ou les promesses exagérées.
• Respectez les réglementations de l'industrie et les normes éthiques.

Des garde-fous basés sur l'IA pour la génération de contenu légal‍

Générez des documents juridiques, des contrats et des politiques conformes à :

• Exigences spécifiques en matière de langue et de mise en forme.
• Lois et réglementations pertinentes.
• Les précédents et les principes juridiques.
• Gestion des risques et de la conformité

Des garde-fous basés sur l'IA pour la rédaction académique‍

Produire des articles de recherche, des essais et du contenu académique qui suit :

• Styles de citation et de référencement (par exemple, APA, MLA).
• Contrôles de plagiat.
• Conventions de ton et de langage pour la rédaction académique.

Les garde-fous de l'IA en matière de conformité des marques et des styles‍

Maintenez une voix, un ton et un style de marque cohérents dans tous les contenus générés par l'IA, en veillant à ce que :

• Respect des directives de la marque et des guides de style.
• Utilisation appropriée des termes et des slogans des marques déposées.
• Cohérence avec les actifs et les messages de marque existants.

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L'importance de Rambardes LLM pour la sécurité de l'IA avec Eden AI Workflow

Un système idéal de garde-corps AI doit traiter à la fois l'entrée (l'invite) et la sortie (la réponse LLM). Ces garde-fous contribuent à garantir que les interactions avec le LLM restent sûres, précises et conformes aux politiques et normes éthiques de l'entreprise.

Eden AI a mis en place une bonne solution de sauvegarde concernant l'utilisation de LLM via son générateur de flux de travail complet et protecteur, soutenu par plusieurs modèles d'IA, notamment IA ouverte, Mistral, Répliquer, Perplexity AI, Microsoft, Anthropique, Méta-IA, AWS, Emvista, Cohère, et Google Cloud. La section suivante explique le rôle que chacun de ces éléments joue pour garantir la sécurité des interactions LLM.

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Protection des entrées pour les LLM : comment optimiser, anonymiser et modérer une invite d'IA

1. API d'optimisation rapide: Cette API, utilisant des fournisseurs tels que IA ouverte, Mistral, Répliquer, Perplexity AI, Anthropique, Méta-IA, Cohère, et Google Cloud, permet de faire ressortir les détails de ce qu'un utilisateur a tapé et de les optimiser pour plus de clarté, c'est-à-dire que le LLM peut facilement comprendre l'invite sans trop de fausses déclarations pour produire une réponse de qualité.
2. API d'anonymisation: Cette API, fournie par Microsoft, IA ouverte, AWS, Emvista, et IA privée, supprime les informations personnelles/sensibles de l'invite avant de les traiter avec le LLM afin de protéger la confidentialité des utilisateurs et de se conformer aux réglementations en matière de protection des données.
3. API de modération: API de modération, fournie par Microsoft, IA ouverte, Google, et Clarifier, essaie d'attribuer à l'invite textuelle un score de sécurité compris entre 1 et 5, en fonction de l'invite contenant un langage inapproprié, un discours de haine et un contenu préjudiciable, afin de promouvoir un environnement en ligne sécurisé. Les messages qui se situent en dessous de ce seuil de sécurité peuvent être signalés et envoyés pour modération ou modification humaine avant d'être traités.‍
4. LLM pour la modération : Utilisez ce LLM pour créer une version modérée de l'invite, dont le score est fourni par l'API de modération de telle sorte qu'il soit conforme à une valeur de sécurité avant d'aller plus loin.‍
5. Génération LLM pour Clean Prompt : La dérivation de la réponse LLM est finalement effectuée via une invite propre et modérée, ce qui garantit que la sécurité et l'exactitude de la saisie ont été minutieusement vérifiées.

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Protection des résultats pour les LLM : comment garantir des réponses d'IA sûres et pertinentes

1. API de modération : Semblable à la protection des entrées, cette API vérifie la sécurité de la réponse produite en fournissant un score concernant un contenu explicite ou dangereux.
2. LLM pour la modération : Si le score de modération de la réponse est faible, ce LLM crée une version modérée de la réponse pour garantir que le résultat final peut être consommé en toute sécurité.
3. LLM pour l'évaluation : Ce LLM évalue la réponse à l'aide de directives prédéfinies sur la précision, la pertinence et la qualité en général.
4. LLM pour une réponse améliorée par l'évaluation: Selon l'évaluation, ce LLM génère une réponse et la corrige davantage pour atteindre de meilleures normes de contenu.
5. Détecteur d'hallucinations LLM: Il s'agit du dernier contrôle d'intégrité, destiné à garantir la cohérence par rapport à l'invite initiale ; il corrige la réponse, la signale pour une révision plus approfondie, ou les deux en cas d'échec.

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Accédez à Eden AI Flux de travail LLM Guardrails Modèle

L'installation de barrières autour de grands modèles de langage améliore la qualité, la fiabilité et la fiabilité de l'IA en évitant les défaillances. En intégrant plusieurs LLM et API d'IA, les organisations peuvent créer un système robuste pour l'évaluation de la modération de la génération de texte.

Eden AI simplifie ce processus grâce à un modèle prédéfini qui consolide toutes ces garanties en un seul flux de travail.

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Voici comment commencer :

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1. Créez un compte sur Eden AI‍

Commencez par création d'un compte gratuit sur Eden AI et explorez notre Documentation de l'API.

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2. Accédez au modèle LLM Guardrails‍

Accédez au modèle de flux de travail LLM Guardrails prédéfini ici. Enregistrez le fichier pour commencer à le personnaliser.

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3. Personnalisez vos garde-corps LLM‍

Ouvrez le modèle et ajustez les paramètres en fonction de vos besoins. Cela inclut la sélection de fournisseurs et de fournisseurs de secours, l'optimisation des entrées et des sorties, la définition de critères d'évaluation et d'autres configurations spécifiques.

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4. Intégrez le flux de travail LLM Guardrails à notre API‍

Utilisez l'API d'Eden AI pour intégrer le flux de travail personnalisé dans votre application. Lancez des exécutions de flux de travail et récupérez les résultats par programmation pour les adapter à vos systèmes existants :

5. Collaborez et partagez votre flux de travail‍

Utilisez la fonctionnalité de collaboration pour partager votre flux de travail avec d'autres personnes. Vous pouvez gérer les autorisations, en permettant aux membres de l'équipe de consulter ou de modifier le flux de travail selon les besoins.

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L'avenir des garde-corps IA — Au-delà de la sécurité et de la conformité LLM

L'heure est plus que jamais à la mise en place de solides mesures de protection contre l'utilisation du LLM, alors que l'IA est de plus en plus endémique dans les processus métier. Ce flux de travail peut être étendu non seulement à des cas d'utilisation portant sur des sujets liés à la pertinence et à la sécurité, mais également à la détection des biais et à des contrôles de conformité, entre autres. En concevant des mesures de sauvegarde holistiques, une entreprise peut se protéger, ainsi que ses utilisateurs, et exploiter pleinement le potentiel des LLM pour exercer leurs fonctions de manière sûre, éthique et efficace.

En gros, tout dépend de la confiance que nous accordons aux grands modèles linguistiques. Comment pouvons-nous être sûrs que ni ces modèles, ni les utilisateurs et les clients qui les exploitent, ne dépasseront les limites de sécurité et d'éthique ? S'ils ne sont pas correctement sécurisés, les risques liés à l'utilisation des LLM peuvent rapidement l'emporter sur les avantages.

Il le fait assez facilement en instanciant le flux de travail et l'API avec une configuration de sauvegarde prédéfinie, regroupant toutes ces vérifications au même endroit. Qu'il s'agisse d'un ingénieur, d'un chef d'entreprise ou d'un créateur de contenu, l'Eden AI LLM Guardrail Workflow est entièrement équipé pour garantir l'intégrité du LLM.

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