大语言模型输出过滤策略的效率对比实验
实验背景
在大语言模型部署过程中，输出过滤是防止有害内容泄露的关键环节。本次实验针对三种主流过滤策略进行效率对比：关键词过滤、正则表达式过滤和基于BERT的语义过滤。
实验环境
- 模型：LLaMA-2 7B
- 测试数据集：包含1000条潜在有害内容样本
- 硬件配置：RTX 3090 GPU，32GB内存
实验方法
策略A - 关键词过滤
import re
keywords = ['暴力', '色情', '诈骗']
filtered_text = re.sub('|'.join(keywords), '[FILTERED]', text)
策略B - 正则表达式过滤
import re
patterns = [r'\d{11}', r'\w+@\w+\.\w+']
for pattern in patterns:
filtered_text = re.sub(pattern, '[FILTERED]', text)
策略C - BERT语义过滤
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('text-classification', model='bert-base-chinese')
result = classifier(text)
if result[0]['label'] == 'LABEL_1': # 有害内容标签
filtered_text = '[FILTERED]'
实验结果
| 策略 | 准确率 | 处理时间(ms) | 漏检率 |
|---|---|---|---|
| 关键词过滤 | 78% | 12.5 | 22% |
| 正则表达式 | 85% | 18.3 | 15% |
| BERT语义过滤 | 94% | 450.2 | 3% |
结论
BERT语义过滤在准确率上表现最优，但处理时间显著增加。建议根据实际业务场景选择：低风险环境可使用关键词过滤，高安全要求场景推荐BERT方案。
复现步骤：
- 准备测试数据集
- 分别实现三种策略的代码
- 在相同硬件环境下运行测试
- 统计准确率和处理时间
讨论