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
哪些关键行业正在采用预测分析?
预测分析在各个行业越来越受到重视,因为企业希望利用数据来更好地做出决策。关键行业包括医疗保健、金融和零售。这些行业利用预测分析来预测趋势、优化运营并增强客户体验。 在医疗保健领域,预测分析被用来预判患者结果并改善治疗方案。例如,医院分析历
Read Now
数据库基准测试中延迟的重要性是什么?
数据库基准测试中的延迟是指数据库系统处理请求并返回响应所需的时间。延迟至关重要,因为它直接影响用户体验和整体系统性能。当延迟低时,应用程序能够顺畅运行,快速响应用户输入。相反,高延迟会导致延迟,使应用程序变得缓慢,给用户带来沮丧。例如,在电
Read Now
聚类如何帮助异常检测?
聚类是一种根据某些特征将相似数据点归类在一起的技术。在异常检测领域,聚类帮助识别不适合任何组的异常数据点。通过分析数据点的聚类状况,我们可以发现离群点——这些点要么是独立的,或者距离最近的聚类较远。这个想法很简单:如果大多数数据点聚集在特定
Read Now

AI Assistant