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文章大綱
- 大語言模型全棧開發指南：倫理與未來趨勢 - 第五部分：行業應用與前沿探索
- 5.2.1 模型偏見與安全對齊（Red Teaming實踐）
- 一、模型偏見的來源與影響
- 1. 偏見的定義與分類
- 2. 偏見的實際影響案例
- 二、安全對齊的核心挑戰與技術
- 1. 安全對齊的定義
- 2. 對齊技術對比
- 三、Red Teaming實踐：對抗性測試與緩解策略
- 1. Red Teaming的核心目標
- 2. Red Teaming實施流程
- 四、未來趨勢：技術演進與倫理治理
- 1. 技術發展方向
- 2. 倫理治理框架建議
- 五、總結與行動指南
- 1. 開發者行動清單
- 2. 行業協作倡議
大語言模型全棧開發指南：倫理與未來趨勢 - 第五部分：行業應用與前沿探索
5.2.1 模型偏見與安全對齊（Red Teaming實踐）
一、模型偏見的來源與影響
1. 偏見的定義與分類
模型偏見指大語言模型（LLM）在生成內容時因訓練數據或算法設計問題導致的系統性偏差。主要類型包括：
- 數據偏見：訓練數據中隱含的社會、文化或歷史偏見（如性別、種族、職業刻板印象）。
- 算法偏見：模型架構或微調策略對特定群體或觀點的傾
