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LLM 的保护措施和模型包容性之间是否存在权衡?
是的,开发人员可以定制LLM护栏以适应特定的应用。护栏可以量身定制,以满足不同用例的独特要求和道德标准,例如医疗保健,金融,教育或社交媒体。例如,在医疗保健应用程序中,开发人员可以调整护栏以优先考虑患者隐私和医疗准确性,而在社交媒体应用程序
嵌入是如何通过带标签的数据进行微调的?
“嵌入可以通过有标签的数据进行微调,过程调整它们的表示,以便更好地捕捉手头任务的特定细微差别。最初,嵌入是在大型数据集上进行预训练的,这使得它们能够捕捉一般的关系和含义。然而,当你有一个特定的任务时,比如情感分析或图像分类,微调使得模型能够
大数据是如何产生的?
“大数据是通过各种来源和活动生成的大量信息。这些数据可以来自在线交易、社交媒体互动、传感器读数等。例如,每当用户通过电子商务平台进行购买时,交易详情(包括购买的商品、支付方式和时间戳)都会被记录。同样,社交媒体平台从用户的帖子、评论、点赞和