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
在群体智能中,智能体是如何相互作用的?
在群体智能中,代理通过简单的局部规则和去中心化的通信进行互动,这使它们能够共同合作解决复杂问题。这些代理,无论是机器人、软件程序,还是模拟中的粒子,通常依赖于对附近代理及其环境的观察来做出决策。每个代理并不是遵循中心指令,而是根据同伴的行为
Read Now
大数据中的批处理是什么?
批处理在大数据中指的是通过将单个数据点分组或“批处理”来处理大量数据的方法,将它们作为一个单元进行处理。与其在数据到达时实时处理每一条数据,不如批处理在指定时间内收集数据,然后一次性处理整组数据。这种方法对于不需要即时响应时间的任务是有效的
Read Now
嵌入是否会过拟合?
神经网络通过学习连续向量空间中的数据表示,在生成嵌入中起着核心作用。在诸如自然语言处理之类的任务中,卷积神经网络 (cnn) 和递归神经网络 (rnn) 用于处理输入数据 (例如,文本或图像) 并提取对创建嵌入有用的特征。例如,在词嵌入中,
Read Now