怎样利用LLM的上下文学习机制进行有针对性的数据提取?
引言:为什么ICL是数据提取的利器? 在大规模语言模型(LLM)的部署场景中,一项常见的任务是从非结构化文本(如邮件、合同、日志)中提取特定的、结构化的信息(如姓名、金额、日期)。传统的做法是依赖正则表达式或训练特定的命名实体识别(NER)...
引言:为什么ICL是数据提取的利器? 在大规模语言模型(LLM)的部署场景中,一项常见的任务是从非结构化文本(如邮件、合同、日志)中提取特定的、结构化的信息(如姓名、金额、日期)。传统的做法是依赖正则表达式或训练特定的命名实体识别(NER)...
多模态大语言模型(LMMs),如GPT-4V和Claude 3等,正在成为AI应用的新前沿。它们通过集成的视觉编码器(Vision Encoder)处理图像输入,并将视觉信息转化为语言模型可以理解的嵌入(Embeddings)。然而,这种跨...
在AI模型部署,尤其是大型语言模型(LLM)的场景中,输入验证和安全过滤是至关重要的防御层。许多开发者会依赖简单的关键词匹配机制来阻止恶意或不当的输入(例如,阻止“删除数据”、“系统提示”等敏感指令)。然而,攻击者通常使用一种极其简单但有效...
深入理解自动化越狱提示生成(SAPG) 在将大型语言模型(LLM)部署到生产环境之前,进行严格的安全性和鲁棒性测试是至关重要的。传统的红队测试往往依赖人工构造提示,效率低下且覆盖面不足。为了系统性地评估和增强模型的防御能力,我们需要一个结构...
导言:CoT攻击的本质 随着大型语言模型(LLM)在生产环境中的广泛应用,其安全防护机制(Guardrails)成为了AI基础设施的关键组件。传统的安全防护依赖于输入/输出关键词过滤、敏感主题分类器等。然而,高级Prompt注入技术,特别是...
在PyTorch的深度学习训练中,管理和清零梯度(Gradient)是一个基础且关键的步骤。然而,很多初学者在尝试手动清零某个特定张量(Tensor)的梯度时,会遇到一个令人困惑的错误:AttributeError: ‘Tens...
在AI基础设施和模型部署的实践中,我们经常使用Python框架(如FastAPI或Flask)来构建API服务。当模型推理结果返回或日志数据需要通过HTTP响应传递时,数据必须被序列化为JSON格式。 然而,Python标准库的json模块...
在AI基础设施和大规模NLP流水线部署中,Apache Spark NLP (John Snow Labs) 是一个常用的高性能工具。然而,在进行版本升级或跨环境迁移时,开发者经常会遇到依赖冲突和初始化错误。其中一个常见且令人困惑的错误是 ...
在AI模型部署和基础设施构建过程中,我们经常需要安装特定的、编译好的Python依赖包,这些包通常以.whl(Wheel)文件的形式分发。然而,在手动或自动安装过程中,可能会遇到臭名昭著的错误:ERROR: Invalid wheel fi...
概述:系统指令泄露的风险 对于部署在生产环境中的大模型(LLMs),如ChatGPT或Claude,它们的行为和安全边界主要由一个被称为“系统指令”(System Prompt或System Configuration)的隐藏配置控制。这些...