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使大语言模型（LLMs）更加可解释面临哪些挑战？
LLMs的隐私风险主要来自其培训和运营中使用的数据。如果训练数据中包含敏感或个人身份信息 (PII)，模型可能会无意中生成显示此类详细信息的输出。例如，如果LLM在未编辑的客户支持日志上进行培训，则在出现提示时可能会输出敏感的用户信息。
分布式数据库如何优化查询执行？
数据复制在分布式数据库的性能中扮演了重要角色，通过提高数据可用性和读取速度，同时有时会使写入操作变得复杂。当数据在多个节点之间复制时，用户可以从不同的地点访问相同的数据，这减少了延迟并改善了读取操作的响应时间。例如，如果纽约的用户查询一个在
视觉语言模型是如何在预测中处理上下文的？
“视觉-语言模型（VLMs）通过利用视觉和文本信息来处理预测中的上下文，从而创造了对输入数据的统一理解。这些模型的核心在于分析和整合图像的特征与相关文本。这样的双重输入使模型能够形成内容的连贯表示，这对诸如图像标题生成、视觉问答和跨模态检索