API de Moderación de ChatGPT Control de Entrada/Salida

API de Moderación de ChatGPT

Usar el punto de conexión de moderación de OpenAI para una IA responsable

GIF creado por mí.

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en inglés) han transformado sin duda la forma en que interactuamos con la tecnología. ChatGPT, uno de los LLM más destacados, ha demostrado ser una herramienta invaluable, brindando a los usuarios una amplia variedad de información y respuestas útiles. Sin embargo, como cualquier tecnología, ChatGPT no está exento de limitaciones.

Discusiones recientes han puesto de manifiesto una preocupación importante: la posibilidad de que ChatGPT genere respuestas inapropiadas o sesgadas. Este problema se origina en sus datos de entrenamiento, que comprenden los escritos colectivos de individuos de diversos orígenes y épocas. Aunque esta diversidad enriquece la comprensión del modelo, también trae consigo los sesgos y prejuicios presentes en el mundo real.

Como resultado, algunas respuestas generadas por ChatGPT pueden reflejar estos sesgos. Pero seamos justos, las respuestas inapropiadas pueden ser desencadenadas por consultas inapropiadas de los usuarios.

En este artículo, exploraremos la importancia de moderar activamente tanto las entradas como las salidas del modelo al construir aplicaciones con LLM. Para hacerlo, utilizaremos la llamada API de Moderación de OpenAI, que ayuda a identificar contenido inapropiado y tomar medidas correspondientes.

¡Como siempre, implementaremos estas verificaciones de moderación en Python!

Moderación de contenido

Es crucial reconocer la importancia de controlar y moderar la entrada del usuario y la salida del modelo al construir aplicaciones que utilizan LLMs.

📥 Control de la entrada del usuario se refiere a la implementación de mecanismos y técnicas para monitorear, filtrar y gestionar el contenido proporcionado por los usuarios al interactuar con aplicaciones impulsadas por LLM. Este control permite a los desarrolladores mitigar riesgos y mantener la integridad, seguridad y estándares éticos de sus aplicaciones.

📤 Control de la salida del modelo se refiere a la implementación de medidas y metodologías que permiten monitorear y filtrar las respuestas generadas por el modelo en sus interacciones con los usuarios. Al ejercer control sobre las salidas del modelo, los desarrolladores pueden abordar posibles problemas como respuestas sesgadas o inapropiadas.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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