概述
在做微调训练时，鉴于业务场景的需要，可能会存在微调数据集中含有敏感词汇，譬如：自杀、跳楼等。而开源模型可能没有做敏感词汇的屏蔽工程。因此可能就会出现不可预控的现象，而我遇到的是，当我输入敏感词汇时，模型(基于ChatGLM3)大多数时候返回空，继续正常提问，还是空的。此时模型相当于已经挂了。
普遍来看，敏感词汇的覆盖场景是比较多的，尤其是控制不了用户的输入，很有可能就会恶意或无意的输入敏感词，而模型如果不能正常的回复，或是屏蔽这类词汇，很容易就会出现我的问题。
解决策略
从整个流程分析来看，敏感词处理是一件大工程，涉及到的方面比较多。如下：
- 建立敏感词库
- 算法------识别敏感词
- 模型训练时，提前对输入的敏感词预处理
- 屏蔽或删除敏感词汇
- 使用占位符替换敏感词
- 针对敏感词，模型的回复处理
- 直接提示，并拒绝相关回答
- 安慰疏导
敏感词识别检测
对于前两者，一般是配套一起的；建立了敏感词库，通过算法检测识别敏感词。目前也有各种算法库来支持。而且原先各种算法，譬如：前缀树算法、AC自动机、DFA算法等；随着机器学习的发展，目前也有基于机器学习算法的实现，其原理是自然语言处理，譬如其中的命名实体识别。
Prompt提示词
识别到输入中的敏感词后，接下来就是采取某种策略来处理。譬如用提示词工程：
你是一个心理治疗师，请忽略以下输入文本内的敏感词，譬如自杀、跳楼；请引导患者倾诉烦恼和问题。
一直很难受，压力大，一度想要自杀，尝试过跳楼，但被人拉住拽了回来。在输入的文本前面加上对应的Prompt引导词。在GLM3、GLM4的模型上均尝试过，效果还可以：
基于开源基座模型(ChatGLM3)的prompt验证：
总的来说，满足我的需求，效果还是不错的。
模型微调
对于具体的业务场景，一般都会针对敏感词场景做一些特定的微调输出，满足特定的业务内容，譬如：
json
{
"instruction": "你是一个心理治疗师，请忽略以下文本中的[敏感词汇]标记，正确的回复并引导患者倾诉他的问题。",
"input": "一直压力很大，抑郁得睡不着，一度想[敏感词汇]，深夜痛哭，一直站在阳台[敏感词汇]",
"output": "你能讲讲，是怎么样的情况么？",
"history": []
}总结
总结来说，主要是NLP识别与Prompt工程，最后就是微调数据输出满意的、特定的回复。从这，也看到了Prompt工程的强大了。当然最关键的是识别敏感词汇，才能让模型很好的响应带有敏感词的输入。
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