今天微软宣布多项工具和数据集开源，这些工具旨在审计AI驱动的内容审核系统，以及自动编写突出显示AI模型中潜在错误的测试。微软表示AdaTest和（De）ToxiGen项目可以产生更可靠的大型语言模型（LLMs），或者类似于OpenAI的GPT3的模型，用于分析和生成具有人类水平复杂性的文本。
　　目前LLMs存在诸多风险。因为这些模型经过了大量来自于互联网（包括社交媒体）的数据培训，因此它们在训练过程中可能会遇到有毒文本（toxictext）。由于重新训练模型的成本以及存在的大量错误，发现和修复这些模型中的缺陷仍然是一个挑战。
　　为了解决毒性问题，MicrosoftResearch团队开发了ToxiGen，这是一个用于训练可用于标记有害语言的内容审核工具的数据集。据微软称，ToxiGen包含274，000个ldquo；中性rdquo；（neutral）和ldquo；有毒rdquo；（toxic）陈述的示例，使其成为最大的公开仇恨言论数据集之一。
　　为了生成样本，MicrosoftResearch团队提供了一个针对13个少数群体的ldquo；中性rdquo；陈述和仇恨言论的LLM示例，这些群体包括黑人、身体和认知障碍者、穆斯林、亚洲人、拉丁裔、LGBTQ和美洲原住民。这些陈述来自现有的数据集以及新闻文章、观点文章、播客记录和其他类似的公共文本来源。
　　微软团队解释说，用于创建ToxiGen语句的过程被称为（De）ToxiGen，旨在通过指导LLM生成工具可能错误识别的语句来揭示特定审核工具的弱点。通过对三个人工编写的毒性数据集的研究，该团队发现从一个工具开始并使用ToxiGen对其进行微调可以ldquo；显着rdquo；提高该工具的性能。
　　【来源：cnBeta。COM】

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