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向量搜索将如何与联邦学习集成?
LLMs中的护栏通过技术组合来指导模型行为和输出。这些措施包括在精选数据集上微调模型,使其与特定的道德标准或应用程序需求保持一致。具有人类反馈的强化学习 (RLHF) 也用于奖励理想的输出并阻止有害的输出。
其他机制包括输入验证,实时监控
降低大型语言模型(LLMs)计算成本的技术有哪些?
transformer架构是大多数现代llm的基础,旨在有效处理文本等顺序数据。它使用一种称为自我关注的机制来关注输入序列的相关部分,从而允许模型在长距离上捕获上下文。与rnn等旧模型不同,transformers同时处理整个序列,使它们在
嵌入是否可以评估公平性?
虽然嵌入是许多人工智能应用程序中的基础技术,但它们在不久的将来不太可能完全过时。然而,新的方法和模型不断出现,可能会在特定的上下文中补充或取代传统的嵌入。例如,基于转换器 (如BERT和GPT) 的模型已经表明,上下文嵌入 (根据周围数据而