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
量子计算的进展如何影响嵌入?
在机器学习的不同领域中,有几种常见的嵌入类型。一些最广为人知的类型包括: 1.词嵌入: 这些词是连续向量空间中的词的表示,其中相似的词靠近在一起。流行的例子包括Word2Vec、GloVe和FastText。这些嵌入主要用于自然语言处理
Read Now
嵌入如何处理高维空间?
嵌入(Embeddings)是处理高维空间的强大工具,通过将数据转换为更易管理的低维表示,同时保留数据点之间的有意义关系。嵌入的主要思路是将相似的项目聚集在低维空间中。例如,在自然语言处理(NLP)中,单词或短语可以表示为连续空间中的向量。
Read Now
训练大型语言模型(LLMs)有哪些限制?
神经网络很难直接解释它们的预测,因为它们通常被认为是 “黑箱” 模型。他们的决策过程涉及复杂的数学计算层和神经元之间的相互作用,因此很难追踪特定特征对预测的贡献。缺乏透明度是一个主要问题,特别是在医疗保健和金融等关键应用中。 为了解决这个
Read Now

AI Assistant