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
分布式事务管理器的角色是什么?
"分布式缓存是一种将数据存储在多个服务器上的系统,以提高访问速度并减少数据库负载。与通常存在于单一服务器上的传统缓存不同,分布式缓存允许数据在多台机器的网络中分布。这种设置提升了性能和可扩展性,特别是在多个节点可能需要快速访问频繁请求的数据
Read Now
SARSA在强化学习中是什么?
强化算法之所以重要,是因为它是强化学习中策略梯度方法最简单、最直接的实现方式之一。通过使用蒙特卡洛抽样来计算收益,通过估计预期收益相对于策略的梯度来更新策略参数。 该算法的工作原理是生成轨迹 (情节),然后计算每个轨迹的总奖励。使用以下更
Read Now
时间序列分析是如何用于预测的?
时间序列分解是一种用于将时间序列数据集分解为其基本组成部分的技术: 趋势、季节性和噪声 (或残差)。此过程可帮助分析师和开发人员了解随着时间的推移影响其数据的不同影响。趋势表示数据的长期运动,表明值通常是增加,减少还是保持稳定。季节性反映了
Read Now

AI Assistant