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当前大语言模型的安全机制主要依赖三层防线：预训练阶段的数据过滤、微调阶段的对齐训练和推理阶段的输出过滤器
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6/1/2026
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Unverified商业大语言模型的护栏体系包含预训练数据过滤、监督微调、RLHF和推理时实时分类器四层防御80% similarVerified安全对齐通过 RLHF、Constitutional AI 等训练方法使大语言模型遵循人类价值观和安全准则，主流商业模型内置输入过滤层、输出监控层及权重层面的价值约束72% similarUnverified大语言模型的训练目标是最大化下一个Token的预测概率而非最大化代码安全性，这两个目标在数学上不等价69% similarVerified现代大语言模型通常经历预训练、监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）三个训练阶段68% similarVerified大语言模型的预训练阶段本质上属于自监督学习，是一种特殊的非监督学习，模型通过预测下一个词来从海量文本中自动学习语言规律67% similar
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