继续阅读
大型语言模型（LLM）的防护措施如何处理特定语言的细微差别？
LLM护栏中的误报-良性内容被标记为有害的-可以通过改进检测算法以降低灵敏度或调整应用特定规则的上下文来解决。开发人员经常使用反馈循环来监视和评估标记的内容，以确保护栏不会过度限制。如果出现假阳性，则可以进行调整以提高滤波器或检测系统的准确
嵌入如何随数据规模扩展？
余弦相似性是用于通过计算两个向量之间的角度的余弦来测量两个向量之间的相似性的度量。其范围从-1 (完全不相似) 到1 (完全相似)，其中0指示正交性 (无相似性)。余弦相似性广泛用于嵌入，通过评估两个向量在向量空间中的接近程度来比较两个向量
SSL可以与监督学习结合以提高性能吗？
"是的，半监督学习（SSL）可以与监督学习结合，以提高性能，特别是在标记数据稀缺的情况下。在传统的监督学习中，模型仅在标记数据集上进行训练，而创建这些数据集可能既昂贵又耗时。SSL通过在训练过程中结合标记和未标记数据来填补这一空白。通过利用