O que significa "Entradas Limpa"?

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Entradas limpas se referem a dados que não foram alterados ou infectados por elementos prejudiciais, como gatilhos de backdoor. No contexto de modelos de linguagem, entradas limpas são os exemplos padrão que o modelo usa pra ser treinado. Esses dados ajudam o modelo a aprender direitinho e dar respostas precisas.

Usar entradas limpas é importante pra garantir que um modelo de linguagem se comporte como esperado. Quando dados limpos são inseridos no modelo, ele gera explicações claras e lógicas pras suas decisões. Isso é fundamental pra entender como o modelo funciona e pra manter a confiança nos resultados.

Por outro lado, quando um modelo recebe entradas envenenadas, que têm gatilhos escondidos, ele pode agir de forma imprevisível. Isso pode resultar em explicações de má qualidade e falta de consistência nas respostas do modelo. Focando em entradas limpas, os desenvolvedores podem garantir que os modelos de linguagem sejam seguros e confiáveis.