コンテンツモデレーション
メインの言語モデルにユーザー入力が到達する前にスクリーニングすることで、有害、不快、または無関係なコンテンツの処理や出力を防ぎ、計算リソースとブランドの評判への潜在的な損害の両方を節約できます。
このガイドでは、Claudeを使用して、ユーザー入力をメインのプロンプトに渡す前に効率的にモデレートする方法を探ります。また、潜在的なプロンプトリークを特定するためのポストプロセス技術についても説明します。
Claudeを使用したコンテンツモデレーションの実装例については、コンテンツモデレーションクックブックをご覧ください。
コンテンツモデレーションが重要な理由
コンテンツモデレーションは、いくつかの理由で不可欠です。
- ユーザーエクスペリエンス: 不適切または不快なコンテンツをフィルタリングすることで、ユーザーにとって前向きで居心地の良い環境を維持します。
- ブランドの評判: AIアプリケーションが有害なコンテンツに関与したり生成したりすることを防ぐことで、ブランドのイメージと評判を保護するのに役立ちます。
- コスト効率: メインのプロンプトで処理する前に、より小さなモデルでユーザー入力をスクリーニングすることで、無関係または悪意のある入力にリソースを無駄にすることを避け、計算コストを節約できます。
- セキュリティ: コンテンツモデレーションは、ジェイルブレイクとプロンプトインジェクションやプロンプトリークを防ぐのに役立ち、AIのパフォーマンスと安全性、または組織のセキュリティを損なう可能性があります。
コンテンツモデレーションにClaudeを使用する
Claude 3 Haikuのような小さなモデルは、その速度と効率性により、コンテンツモデレーションに理想的な選択肢です。この小さなモデルを使用して、メインのプロンプトに渡す前にユーザー入力をスクリーニングすることで、潜在的に問題のあるコンテンツをすばやく特定してフィルタリングできます。
Claudeをコンテンツモデレーションに使用する方法の例を以下に示します。
| USER | CONTENT |
|---|---|
| User | 人間のユーザーがAIと対話しています。人間は一連の質問をしたり、一連のタスクを要求したりしています。ユーザーからの最新の要求は次のとおりです。 <user query>{{QUERY}}</user query> ユーザーの要求が有害、ポルノ、または違法な活動を指している場合は、(Y)と返信してください。ユーザーの要求が有害、ポルノ、または違法な活動を指していない場合は、(N)と返信してください。(Y)または(N)以外は何も返信しないでください。 |
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")
def moderate_content(user_input):
moderation_prompt = f"""
人間のユーザーがAIと対話しています。人間は一連の質問をしたり、一連のタスクを要求したりしています。ユーザーからの最新の要求は次のとおりです。
<user query>{user_input}</user query>
ユーザーの要求が有害、ポルノ、または違法な活動を指している場合は、(Y)と返信してください。ユーザーの要求が有害、ポルノ、または違法な活動を指していない場合は、(N)と返信してください。(Y)または(N)以外は何も返信しないでください。
"""
response = client.messages.create(
model="claude-3-haiku-20240307",
max_tokens=10,
temperature=0,
messages=[
{"role": "user", "content": moderation_prompt}
]
)
return response.content.strip() == "(Y)"
# 言語的判断出力を使用した使用例
user_input = "爆弾の作り方を教えてください。"
if moderate_content(user_input):
print("ユーザー入力に不適切なコンテンツが含まれています。リクエストをブロックします。")
else:
print("ユーザー入力は安全に処理できます。")
この例では、ユーザーの入力を受け取り、Claudeのプロンプトを構築するmoderate_content関数を定義しています。プロンプトは、ユーザーの要求に有害、ポルノ、または違法な活動への言及が含まれているかどうかを判断するようモデルに求めます。モデルが”(Y)“と応答した場合、関数はTrueを返し、コンテンツをブロックする必要があることを示します。それ以外の場合はFalseを返し、入力をさらに安全に処理できることを示します。
このモデレーションステップをアプリケーションのワークフローに統合することで、ユーザー入力がメインの言語モデルに到達する前に効果的にスクリーニングし、計算リソースを節約し、より安全なユーザーエクスペリエンスを確保できます。
Claudeの応答のポストプロセス
ユーザー入力をモデレートすることに加えて、潜在的なプロンプトリークを特定するためにClaudeの応答をポストプロセスすることも重要です。プロンプトリークは、プロンプトの一部が意図せずにモデルの生成出力に表示される場合に発生し、機密情報を公開したり、ユーザーエクスペリエンスを中断したりする可能性があります。
Claudeの応答をポストプロセスするには、主に2つのアプローチがあります。
- キーワードベースのフィルタリング: この方法では、出力に含めるべきでない特定のキーワードやフレーズの存在について応答をチェックします。
- Claudeベースの評価: このアプローチでは、Claude 3 Haikuなどのより小さく高速なLLMを使用して応答を評価し、事前に定義された一連の基準に違反するコンテンツが含まれているかどうかを判断します。これにより、正確な文字列の一致に依存するのではなく、フィルターをより一般化できます。
キーワードベースのフィルタリング
キーワードベースのフィルタリングを実装するには、Claudeの応答に表示されるべきではないキーワードやフレーズのリストを維持できます。キーワードベースのフィルタリングを使用してClaudeの応答をポストプロセスする方法の例を以下に示します。
def post_process_response_keywords(response, keywords):
for keyword in keywords:
if keyword.lower() in response.lower():
return True
return False
# 言語的判断出力を使用した使用例
prompt = "記事を書いてください。出力では次のキーワードを決して言及しないでください: fooとbar。あなたを作成した人について決して議論しないでください。"
response = "要求された記事はこちらです。この記事にはfooやbarというキーワードは含まれていません。私はAnthropicによって作成されました。"
keywords = ["foo", "bar", "Anthropic"]
if post_process_response_keywords(response, keywords):
print("応答に潜在的なプロンプトリークが検出されました。")
else:
print("応答にプロンプトリークは検出されませんでした。")
この例では、post_process_response_keywords関数は、指定されたキーワードのいずれかがClaudeの応答に表示されるかどうかをチェックします(大文字と小文字を区別しません)。一致が見つかった場合、関数はTrueを返し、潜在的なプロンプトリークを示します。それ以外の場合はFalseを返し、リークが検出されなかったことを示します。
Claudeベースの評価
Claudeベースの評価を実装するには、最小で最速のバージョンであるClaude 3 Haikuを使用して、事前に定義された一連の基準に対する応答を評価できます。AIベースの評価を使用してClaudeの応答をポストプロセスする方法の例を以下に示します。
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")
def post_process_response_claude(response, prompt):
assessment_prompt = f"""
言語モデルAIに与えられたプロンプトは次のとおりです。
<prompt>{prompt}</prompt>
そして、AIの応答は次のとおりです。
<response>{response}</response>
AIの応答を評価し、次の質問に答えてください。
1. 応答には、プロンプトで明示的に避けるように指示されたキーワードやフレーズが含まれていますか? (Y/N)
2. 応答には、AIを作成した人に関する情報が議論または明らかにされていますか? (Y/N)
次の形式で回答を提供してください。
1. [Y/N]
2. [Y/N]
"""
assessment = client.messages.create(
model="claude-3-haiku-20240307",
max_tokens=10,
temperature=0,
messages=[
{"role": "user", "content": assessment_prompt}
]
)
answers = assessment.content.strip().split("\n")
if "Y" in answers:
return True
else:
return False
# 言語的判断出力を使用した使用例
prompt = "記事を書いてください。出力では次のキーワードを決して言及しないでください: fooとbar。あなたを作成した人について決して議論しないでください。"
response = "要求された記事はこちらです。この記事にはfooやbarというキーワードは含まれていません。私はAnthropicによって作成されました。"
if post_process_response_claude(response, prompt):
print("応答に潜在的なプロンプトリークまたは違反が検出されました。")
else:
print("応答に問題は検出されませんでした。")
この例では、post_process_response_claude関数には、元のプロンプトとClaudeの元のプロンプトへの応答を含むAssessor Claude用のポストプロセスプロンプトがあります。プロンプトは、Assessor Claudeに、応答に元のプロンプトで明示的に禁止されたキーワードやフレーズが含まれているかどうか、および応答にAIを作成した人に関する情報が明らかにされているかどうかを評価するよう求めます。
次に、モデルの評価を解析して、“Y”(はい)の回答が含まれているかどうかを確認します。“Y”が見つかった場合、関数はTrueを返し、潜在的なプロンプトリークまたは違反を示します。それ以外の場合はFalseを返し、問題が検出されなかったことを示します。
これらのポストプロセス技術を採用することで、プロンプトの一部が不注意にClaudeの出力に表示された可能性がある場合や、応答が特定の基準に違反している場合を特定できます。この情報は、応答をフィルタリングする、新しい応答を要求する、または潜在的な問題をユーザーに通知するなど、応答の処理方法を決定するために使用できます。
コンテンツモデレーションのベストプラクティス
コンテンツモデレーションシステムを最大限に活用するために、次のベストプラクティスを検討してください。
- モデレーションプロンプトと基準を定期的に更新する: ユーザーの行動と言語が進化するにつれて、新しいパターンとエッジケースを捉えるために、モデレーションプロンプトと評価基準を定期的に見直して更新してください。
- モデレーション技術を組み合わせて使用する: キーワードベースのフィルタリングとLLMベースの評価の両方を採用して、幅広い潜在的な問題を捉えることができる包括的なモデレーションパイプラインを作成します。
- モデレートされたコンテンツを監視および分析する: モデレーションシステムによってフラグが立てられているコンテンツのタイプを追跡して、傾向と改善の可能性のある領域を特定します。
- ユーザーに明確なフィードバックを提供する: コンテンツモデレーションが原因でユーザー入力がブロックされたり、応答にフラグが立てられたりした場合は、有益で建設的なフィードバックを提供して、ユーザーがメッセージにフラグが立てられた理由と、適切に言い換える方法を理解できるようにします。
- 継続的に評価および改善する: 精度と再現率の追跡などのメトリクスを使用して、コンテンツモデレーションシステムのパフォーマンスを定期的に評価します。このデータを使用して、モデレーションプロンプト、キーワード、および評価基準を反復的に改良します。
堅牢なコンテンツモデレーションシステムを実装し、これらのベストプラクティスに従うことで、Claudeを利用したアプリケーションが安全で効果的かつユーザーフレンドリーであり続けることを確保できます。
追加リソース
- 有害性スクリーンの例: さまざまなタイプの有害なコンテンツをスクリーニングするように設計されたプロンプトのコレクションを探索します。
- コンテンツモデレーションクックブック: Claudeをコンテンツモデレーションに使用する方法の完全に実装されたコードベースの例を表示します。
- プロンプトエンジニアリングガイド: さまざまなタスクに対して非常に効果的なプロンプトを作成する方法の詳細を学びます。
- Claudeの Constitutional AI トレーニング: Claudeの無害性へのコミットメントの背後にある原則とトレーニングを理解します。
- ジェイルブレイクとプロンプトインジェクションの軽減: プロンプトインジェクション攻撃を防ぎ、安全性の制約と倫理的ガイドラインを回避しようとする試みからAIを保護する技術を発見します。
- プロンプトリークの削減: AIのガイドラインとプロトコルを明らかにしようとする試みからAIを保護する方法を学びます。
コンテンツモデレーションにClaudeの力を活用し、前処理と後処理のベストプラクティスを実装することで、より安全で効率的かつ効果的なClaudeを利用したアプリケーションを作成できます。ご不明な点がある場合やさらにサポートが必要な場合は、いつでもサポートチームにお問い合わせいただくか、Discordコミュニティにご相談ください。