Day: September 13, 2024

在当今信息爆炸的时代，互联网内容审核如同守护网络净土的卫士，默默地保护着我们免受仇恨言论、暴力图片、虚假信息等不良内容的侵害。 👿 然而，传统的审核手段却如同拿着老式火铳的士兵，面对日新月异的网络内容，显得力不从心。 幸运的是，大型语言模型（LLM）的出现，为内容审核带来了革命性的改变。 💪 LLM就像装备了先进武器的战士，能够更精准、高效地识别和过滤有害信息。在这篇文章中，我们将介绍一项利用RWKV模型进行内容审核的最新研究，并探讨其在构建更安全、更友好的网络环境方面的巨大潜力。 📚 相关工作 在深入探讨RWKV模型之前，让我们先来看看内容审核领域的一些重要研究。 1. 以规则为示例：利用逻辑规则进行可解释的仇恨言论检测 传统的基于规则的启发式方法虽然透明且易于解释，但在灵活性和鲁棒性方面存在不足。深度学习模型虽然在克服这些限制方面显示出潜力，但往往缺乏透明度，导致信任度和采用率不高。为了解决这个问题，RBE应运而生。RBE通过学习仇恨内容及其逻辑规则的丰富嵌入表示，允许通过规则基础进行可解释的预测。实验结果表明，RBE在三个基准数据集上的监督和非监督环境中都优于最先进的分类器，展示了其有效性和改进内容审核系统的潜力。 2. 从混合模态的不对称角度重新思考多模态内容审核 传统的单模态审核系统可能难以检测跨越多种模态的有害内容，例如结合了图像和文本的表情包。为了解决这个问题，AM3采用了一种独特的不对称融合架构，在有效结合不同模态信息的同时保留了每种模态的独特特征。为了解决视觉和语言之间的语义不对称性，AM3采用了跨模态对比损失来学习多模态内容传达的独特知识。大量实验表明，AM3在多模态和单模态内容审核任务上均优于现有方法，展示了其在处理网络上各种有害内容方面的有效性。 🗃️ 数据集和数据准备 为了训练和评估内容审核模型，研究人员创建了一个包含文本、图像、音频和视频的多模态数据集。 模态 来源 内容类型 文本 Civil Comments, OIG Moderation, OpenAI moderation 用户帖子、对话 图像 [...]

在信息爆炸的时代，知识的管理与获取变得尤为重要。MaxKB作为一款基于大模型的开源知识库问答系统，致力于为用户提供高效、便捷的知识管理解决方案。本文将深入探讨MaxKB文档的各个方面，包括系统架构、功能特点以及如何利用其强大的工具集来组织和获取知识。 📚 产品介绍 MaxKB不仅仅是一个知识库，它是一个集成了多种功能的知识管理平台。用户可以通过它来上传、管理和查询文档，甚至可以将文档与Web站点知识库进行同步。以下是MaxKB的主要产品特性： 🚀 系统架构 MaxKB的系统架构设计精巧，旨在提供高效的性能和良好的用户体验。其核心组件包括： ⚙️ 安装部署 MaxKB的安装部署过程简单易行，用户可以选择离线或在线安装方式。以下是安装的基本步骤： 📥 上传文档 上传文档是MaxKB的基本操作之一。用户只需点击“上传文档”按钮，即可通过文件拖拽或直接选择文件进行上传。在上传过程中，系统会提示用户选择分段规则，默认为智能分段。用户可以随时生成预览，确保文档的分段符合预期。 🌐 Web 站点知识库文档 MaxKB支持从Web站点直接导入文档，用户可通过输入文档链接及选择器来实现批量导入。这一功能大大提高了知识库的构建效率，尤其在处理大量在线资源时，用户可以选择替换同步或整体同步的方式来更新知识库。 🔄 文档同步与管理 在管理Web站点知识库时，用户可以： 📊 分段管理 分段管理是MaxKB的一大亮点，用户可以对导入的文档进行详细的分段操作。通过添加、编辑、迁移和删除分段，用户能够精确控制文档的结构和内容。 ✏️ 添加与编辑分段 在添加分段时，用户需填写分段标题和内容，同时支持Markdown样式编辑。为提高检索效果，建议为每个分段设置关联问题，这样在用户提问时，系统可以优先匹配相关内容。 🛠️ 开发文档与API MaxKB还提供了全面的开发文档，帮助开发者快速上手。用户可以学习如何通过应用API KEY进行对话，或者如何在本地环境中部署模型。API接口的设计简洁明了，便于开发者进行二次开发和功能扩展。 [...]