研究人员开发了一种名为“制度条件验证”（RCV）的新方法，以增强大型语言模型分类器的安全性和性能。RCV 充当包装器，无需重新训练即可适应现有分类器。它估计预测偏离部署者策略的可能性，并纠正错误的输出。此外，RCV 可以检测部署流量中的分布变化，发出信号表明分类器性能何时下降并需要更新。 AI
影响 该方法可以提高已部署 LLM 中安全分类器的可靠性和适应性，减少频繁重新训练的需要。
排序理由 这是一篇详细介绍适应安全分类器新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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