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
如何在文档数据库中管理分布式事务?
在文档数据库中管理分布式事务可能会面临挑战,因为在多个文档或集合中缺乏对ACID(原子性、一致性、隔离性、耐久性)语义的内置支持。然而,有一些策略可以有效地应对这个问题。一种常见的方法是使用一种被称为“二阶段提交”(2PC)的技术,这涉及在
Read Now
在联邦学习中,计算是如何被卸载的?
在联邦学习中,计算卸载主要是通过将训练任务分配到多个设备上来实现,而不是依赖于中央服务器进行所有计算。这种去中心化的方法允许设备(如智能手机或物联网设备)在本地进行机器学习模型的重负载训练。每个设备处理自己的数据,计算模型更新,然后仅与中央
Read Now
NLP可以使用Python实现吗?
变压器中的注意力是使用三个向量计算的: 查询 (Q) 、键 (K) 和值 (V)。对于输入中的每个令牌,查询向量表示它正在寻找的内容,键向量对它提供的内容进行编码,值向量包含传递的信息。 令牌的注意力得分是通过取其查询向量与序列中所有其他
Read Now

AI Assistant