为了确保 OpenAI 模型避免生成不当内容，您可以实施技术保障、明确的指南和实时监控的组合。首先，使用 OpenAI 提供的内置审核工具，例如他们的审核 API，该 API 会检查文本是否存在违反政策的行为。例如，在将用户的输入发送到模型或显示生成的回复之前，将文本传递给此 API 以标记仇恨言论、暴力或露骨材料等内容。您还可以在系统消息中设置明确的说明以定义边界。例如，“你是一个乐于助人的助手，拒绝讨论有害或不道德的话题”这样的提示可以引导模型远离不需要的响应。开发人员应该通过边缘情况（例如，要求模型解释危险活动）严格测试这些提示，以确保合规性。
其次，微调模型或使用额外的过滤层。虽然 OpenAI 的基础模型旨在避免有害输出，但您可以通过在强化安全响应的数据集上进行微调来进一步自定义行为。例如，如果构建客户支持聊天机器人，请在经过策划的对话中训练模型，在这些对话中，不适当的用户查询会得到礼貌的拒绝。此外，调整参数，如 temperature（较低的值会降低随机性）和 max_tokens 以限制冗长或不可预测的输出。后处理过滤器，如关键字阻止列表或正则表达式模式，也可以清除剩余的问题内容。例如，像 /\b(drugs|violence)\b/i 这样的正则表达式规则可以触发对响应的审查，然后才能将其显示给用户。
最后，实施用户反馈和监控。记录所有交互并为标记的内容设置警报。例如，如果审核 API 检测到违反政策的行为，请记录输入、输出和用户 ID 以供审查。定期审核这些日志以识别模式并改进您的安全措施。您还可以允许用户报告不当内容，这提供了实际数据来改进过滤器。对于高风险应用程序，请考虑添加人工干预层，在交付之前由审核员审查敏感响应。通过结合这些策略——主动审核、定制培训和持续监控——您可以显着降低生成不当内容的风险，同时保持可用性。