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异常检测如何支持数据库可观察性?
异常检测在增强数据库可观察性方面发挥着至关重要的作用,能够识别出可能表明潜在问题的异常模式或行为。数据库的可观察性涉及监控性能指标、系统行为和用户活动,以确保一切按预期运行。当应用异常检测技术时,它们可以迅速标记出与正常操作的偏差,例如查询
LLM 的保护措施对最终用户可见吗?
检测讽刺或隐含含义具有挑战性,但LLM护栏可以通过使用包含情感分析,上下文理解和讽刺检测的高级语言模型来提供帮助。虽然讽刺通常依赖于难以在文本中传达的语气,但护栏可以分析周围的上下文和单词选择,以确定语句是否具有隐含或讽刺的含义。
例如,
什么是预训练语言模型?
清理文本数据是NLP中的关键预处理步骤,可确保输入数据一致、有意义且无噪声。该过程通常包括几个步骤:
1.删除特殊字符: 删除标点符号,符号和数字,除非它们是相关的 (例如,主题标签或美元金额)。这减少了文本中的噪音。
2. Lowerc