大语言模型输入内容过滤机制的性能分析

大语言模型输入内容过滤机制的性能分析

在大语言模型应用中，输入内容过滤是防止恶意输入的关键防护手段。本文通过实验验证不同过滤策略的性能表现。

实验环境

• 模型：ChatGLM3-6B
• 测试数据集：1000条包含恶意内容的文本样本
• 硬件：RTX 4090 GPU，32GB内存

过滤策略对比

策略1：基础正则过滤

import re

def basic_filter(text):
    patterns = [
        r'\b(password|secret|key)\b',
        r'\d{4}-\d{2}-\d{2}',
        r'\b(\w+@\w+\.\w+)\b'
    ]
    for pattern in patterns:
        if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
            return True
    return False

策略2：基于模型的过滤

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="ProsusAI/finetuned-bert-malicious-url-detector")
def model_filter(text):
    result = classifier(text)
    return result[0]['label'] == 'LABEL_1'  # 恶意内容标签

性能测试结果

实验结论

组合策略在准确率和响应时间间取得最佳平衡。建议在生产环境中采用多层过滤架构，第一层使用快速正则过滤，第二层使用轻量级模型进行深度检测。

复现步骤：

1. 准备测试数据集
2. 部署两个过滤函数
3. 使用timeit模块测量响应时间
4. 评估准确率并记录F1分数