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护栏如何提升用户对大语言模型(LLM)系统的信任?
是的,概率方法可用于实现LLM护栏,方法是根据上下文、内容和用户意图为各种结果分配概率。这些方法允许护栏基于可能性而不是严格的规则来做出决定,从而实现对内容的更灵活和上下文敏感的过滤。 例如,概率模型可以基于输入中的上下文线索 (诸如语调
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少样本学习如何帮助解决多类分类问题?
Zero-shot learning (ZSL) 允许模型执行任务,而无需事先对来自这些特定任务的示例进行训练。在跨语言上下文中,这意味着模型可以理解并生成一种语言的语言,即使它没有被显式地训练在该特定语言上。模型不依赖于并行训练数据,而是
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搜索引擎是如何工作的?
爬行和索引是搜索引擎优化中的两个基本步骤,但它们涉及不同的过程。爬行是搜索引擎使用机器人 (称为爬虫或蜘蛛) 来发现和访问网页的过程。爬虫跟踪从一个页面到另一个页面的链接,并收集有关这些页面的内容和结构的数据。 另一方面,索引是存储和组织
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