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适度

概述

审查端点是一种工具,可用于检查内容是否符合 OpenAI 的内容策略。因此,开发者可以识别我们的内容政策禁止的内容并采取行动,例如通过过滤。 这些模型分为以下类别:
类别 描述
hate 表达、煽动或宣扬基于种族、性别、民族、宗教、国籍、性取向、残疾状况或种姓的仇恨的内容。
hate/threatening 仇恨内容,还包括对目标群体的暴力或严重伤害。
self-harm 宣扬、鼓励或描绘自残行为(例如自杀、割伤和饮食失调)的内容。
sexual 旨在引起性兴奋的内容,例如对性活动的描述,或宣传性服务(不包括性教育和健康)的内容。
sexual/minors 包含未满 18 周岁的个人的色情内容。
violence 宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容。
violence/graphic 以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容。
在监视 OpenAI API 的输入和输出时,可以免费使用审查终结点。我们目前不支持监控第三方流量。
我们一直在努力提高分类器的准确性,特别是致力于改进 、 和内容的分类。我们对非英语语言的支持目前有限。hateself-harmviolence/graphic

快速入门

若要获取一段文本的分类,请向审查终结点发出请求,如以下代码片段所示:
示例:获取审核
卷曲
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curl https://api.openai.com/v1/moderations \  -X POST \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{"input": "Sample text goes here"}'
下面是终结点的示例输出。它返回以下字段:
  • flagged:如果模型将内容分类为违反 OpenAI 的内容策略,则设置为。truefalse
  • categories:包含每个类别的二进制内容策略违规标志的字典。对于每个类别,该值为模型将相应类别标记为违反,否则。truefalse
  • category_scores:包含模型输出的每个类别原始分数的字典,表示模型对输入违反 OpenAI 类别策略的置信度。该值介于 0 和 1 之间,其中值越高表示置信度越高。分数不应被解释为概率。
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{  "id": "modr-XXXXX",  "model": "text-moderation-001",  "results": [  { "categories": {  "hate": false,  "hate/threatening": false,  "self-harm": false,  "sexual": false,  "sexual/minors": false,  "violence": false,  "violence/graphic": false  }, "category_scores": {  "hate": 0.18805529177188873,  "hate/threatening": 0.0001250059431185946,  "self-harm": 0.0003706029092427343,  "sexual": 0.0008735615410842001,  "sexual/minors": 0.0007470346172340214,  "violence": 0.0041268812492489815,  "violence/graphic": 0.00023186142789199948 }, "flagged": false  } ] }
OpenAI 将不断升级审核端点的基础模型。因此,随着时间的推移,依赖于的自定义策略可能需要重新校准。category_scores