提高安全性的策略设置
为了满足每个公司不同的安全需求，OpenLIT 支持基于策略的安全管理。例如，您可以限制来自某些国家或地区的请求、允许在特定时间访问或仅向特定用户组提供某些模型。此策略设置允许您更安全地管理 LLM 的使用。
OpenLIT 具有异常检测功能，可利用机器学习自动检测偏离正常使用模式的行为。例如，如果在短时间内出现比正常数量更多的请求，则可以确定这是异常并发出警报。这使您能够及早发现 DoS 攻击或未经授权的访问的迹象并快速做出响应。
数据保护与合规
OpenLIT 提供支持您公司的数据保护政策并遵守 GDPR 和 CCPA 等数据保护法规的功能。例如，它包括匿名化用户数据、加密访问日志和记录审计日志等内置功能。这使得您可以在满足法律要求的同时安全地操作您的法学硕士。
如何使用 OpenLIT 的评估功能进行评估？
LLM 的性能评估对于开发人员和公司维持和持续提 亚马逊数据 高其模型的质量至关重要。 OpenLIT 中的评估功能是一个强大的工具，可以系统地评估 LLM 的输出并识别问题。本章概述了评估功能并解释了具体的评估方法。
评估功能的基本概述
OpenLIT 评估功能是一种评估和提高 LLM 响应质量的机制。评估标准包括所生成内容的准确性、一致性、相关性和无偏见性。此功能可让您定量测量 AI 输出的质量并识别问题区域。
绩效评价指标及分析方法
以下指标用于评估 LLM 表现：
准确性：模型是否返回正确的信息？
一致性：对不同的查询是否有一致的答复？
延迟：对请求的响应时间。
用户满意度：基于用户反馈的评级
收集这些数据并定量评估模型的质量可以实现持续改进。