困惑度是如何用于衡量大语言模型(LLM)性能的?

困惑度是如何用于衡量大语言模型(LLM)性能的?

LLM开发和使用的法规正在出现,但在各地区仍然分散。一些司法管辖区,如欧盟,已经引入了人工智能法案等框架,该法案根据风险等级对人工智能系统进行分类,并为透明度、问责制和数据治理制定指导方针。这些法规旨在确保负责任地开发和部署包括llm在内的AI。

在其他地区,法规更为笼统,侧重于数据隐私 (例如GDPR,CCPA),而不是AI特定的规则。这些法律通过要求数据保护和限制在训练数据集中使用个人信息来间接影响LLMs。

虽然没有普遍的法规,但鼓励组织自愿采用道德人工智能实践。遵循OpenAI,联合国教科文组织或经合组织等组织的指导方针,可以帮助开发人员与最佳实践保持一致,并为未来更严格的法规做好准备。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
Google Lens 是如何使用图像的?
对象识别通过识别和分类图像或视频中的对象来工作。它涉及检测感兴趣的区域,提取特征,并使用算法或AI模型将它们映射到预定义的类别。 卷积神经网络 (cnn) 通常用于此任务。他们分层分析视觉数据,识别边缘,纹理和形状以识别对象。像YOLO或
Read Now
CAP定理是什么,它如何应用于文档数据库?
CAP定理,也称为布鲁尔定理,是分布式计算中的一个基本原则,指出分布式数据存储系统在同一时间内只能保证以下三种特性中的两种:一致性、可用性和分区容错性。一致性意味着系统中的所有节点在同一时间看到相同的数据,可用性确保每个请求都能收到响应,无
Read Now
随机翻转如何在数据增强中使用?
随机翻转是数据增强中常用的一种技术,旨在提高机器学习模型,特别是在计算机视觉中的训练数据集的多样性。这个过程涉及在训练过程中随机地水平或垂直翻转图像。这样,模型可以学习从不同的角度和方向识别物体,这有助于提高其在未见数据上的泛化能力。例如,
Read Now

AI Assistant