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
SSL如何使人工智能和机器学习模型受益?
SSL(半监督学习)通过让人工智能和机器学习模型更好地利用标记数据和未标记数据,从而为其带来了好处。在许多现实场景中,获取标记数据可能既昂贵又耗时,而未标记数据通常是丰富的。通过采用SSL技术,开发人员可以使用少量标记数据训练模型,同时利用
Read Now
多模态人工智能如何为社交媒体平台带来好处?
“多模态人工智能通过整合不同类型的随时间变化的输入(如视频、音频和文本)来处理时间数据。处理时间数据的关键在于识别在这些输入随时间发展过程中出现的模式和关系。例如,在视频中,模型需要同时分析视觉帧序列和伴随的音频,以理解同时发生的动作或对话
Read Now
开源项目如何应对法律挑战?
开源项目面临各种法律挑战,主要涉及许可、版权和商标问题。当开发者决定将他们的软件开源时,必须选择一个明确规定他人如何使用、修改和分发其代码的许可证。这一点至关重要,因为不当使用或共享可能导致争议。开源项目通常会请法律专业人员审查他们的许可证
Read Now

AI Assistant