确保LLM输出的一致性需要持续的监控和验证。建议使用可信来源进行验证，并在可行的情况下进行微调。为了降低风险，需要将复杂的任务细分，并向所有用户清晰地传达LLM的局限性。例如，在用户界面上突出显示这些风险。所有用户还应清晰地了解LLM的最佳实践，并严格遵守清晰的使用指南。
模型盗窃
实施严格的访问和身份验证控制对于防止模型盗窃至关重要。定期监控和审核访问日志对于检测任何未经授权或意外的访问至关重要。建议利用机器学习操作 (MLOps) 自动化来确保部署和审批工作流的安全。
自动化测试以预防风险
随着基于法学硕士 (LLM) 的对话式人工智能在日常生活中日益普及，其带来的挑战 摩洛哥电报号码数据 和风险也可能随之演变。因此，各组织必须优先投资于法学硕士的测试和监控。
Cyara Botium提供自动化测试解决方案，旨在促进 LLM 的持续、定期和自动化测试与监控。Botium 提供多种防护措施，以防范 LLM 生成的数据可能带来的最突出风险。这些措施包括：
不准确的数据或幻觉（由法学硕士编造的数据）
安全、隐私、法律和版权侵犯
有偏差的数据。
通过自动化测试，组织可以更好地简化其 LLM 的测试和监控流程，并确保最高质量的服务和用户体验，同时降低上述风险。
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