护栏不限于特定类型的llm; 它们对于所有语言模型都是必不可少的，无论大小或应用程序域如何。但是，护栏的设计和实现可能会因模型的用例而异，例如客户支持，医疗建议或创意写作。
对于较小的，特定于域的llm，护栏可能会专注于确保在狭窄范围内准确且相关的输出。对于较大的通用llm，护栏需要解决更广泛的风险，包括偏见，有害内容和幻觉。
虽然护栏实施的原则保持一致，但它们的定制确保与每个LLM部署方案相关的特定目标和挑战保持一致。这种适应性对于在各种应用中保持安全性和可用性至关重要。
人工智能在优化向量搜索中的角色是什么？
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swarm intelligence 能否支持分布式 AI？
“是的，群体智能可以通过使多个智能体有效协作并基于集体行为做出决策来支持分布式人工智能。群体智能的灵感来自于社会生物的自然行为，如蚂蚁、蜜蜂或鸟群。在分布式人工智能的背景下，这一概念允许个体组件或智能体在没有中央权威的情况下进行沟通和协作。
数据增强能否替代收集更多数据？
数据增强不能完全替代收集更多的数据，但在获得额外数据困难或昂贵的情况下，它可以作为一个有价值的工具。数据增强涉及创建现有数据的变体，这有助于提高机器学习模型的性能，使其对不同情况更加稳健。例如，在图像分类任务中，翻转、旋转或改变图像亮度等技
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