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使用AutoML时常见的陷阱有哪些？
使用AutoML时，开发者应该注意几个常见的陷阱。一个重要的问题是过拟合，即模型在训练数据中学习到过多的细节和噪声，以至于在未见过的数据上表现不佳。AutoML工具通常专注于优化训练数据集上的性能，这可能导致复杂的模型难以很好地泛化。为此，
在大型语言模型的背景下，什么是保护措施？
根据方法和使用情况，可以在训练期间和训练之后添加护栏。在训练期间，微调和RLHF是使模型的行为与期望结果保持一致的常用技术。这些方法将护栏直接嵌入到模型的参数中。
训练后、运行时机制 (如内容过滤器、提示工程和输出监视) 用于提供额外的保
多智能体系统如何与区块链集成？
多智能体系统（MAS）和区块链技术可以共同作用，以增强去中心化应用。一个多智能体系统由多个相互作用的智能体组成，每个智能体能够根据其环境和目标做出决策。通过与区块链的整合，这些智能体可以在一个安全、透明和不可篡改的环境中运作。每个智能体可以