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
向量搜索如何增强图像搜索?
向量搜索通过允许基于图像内容进行更细致和准确的匹配,从而增强了图像搜索,而不仅仅依赖于关键字或元数据。传统的图像搜索通常依赖于标签或元数据,如果标签不准确或不全面,可能会有局限性。相反,向量搜索使用图像的数学表示,称为嵌入,这些嵌入捕捉了高
Read Now
全文搜索如何处理标点符号?
全文搜索在索引和搜索过程中通常会忽略标点符号。当分析文本文档时,逗号、句号、感叹号和问号等标点符号通常会被移除。这个过程有助于确保搜索引擎关注实际的单词,而不是那些用法和意义可能有所不同的符号。例如,术语“hello!”会被索引为“hell
Read Now
数据增强如何应用于时间序列数据?
时间序列数据的增强涉及各种技术,通过创建现有数据点的修改版本,来人为地扩展数据集的大小。这在可用数据量有限的情况下尤其有用,因为它可以帮助提高机器学习模型的性能。常见的方法包括时间扭曲、抖动和添加噪声,每种方法针对时间序列数据的独特特性,其
Read Now

AI Assistant