根据方法和使用情况，可以在训练期间和训练之后添加护栏。在训练期间，微调和RLHF是使模型的行为与期望结果保持一致的常用技术。这些方法将护栏直接嵌入到模型的参数中。
训练后、运行时机制 (如内容过滤器、提示工程和输出监视) 用于提供额外的保护。这些工具独立于模型的核心架构运行，无需重新训练即可适应新的挑战。
结合这两种方法可确保全面的护栏，使模型能够有效处理各种场景。培训后方法对于响应新出现的风险或用户反馈动态更新安全措施特别有用。
在大型语言模型的背景下，什么是保护措施？
继续阅读
多模态应用中向量搜索的优势是什么？
矢量数据库中的索引涉及组织和构造数据以实现有效的相似性搜索。该过程首先使用机器学习模型将原始数据 (如文本或图像) 转换为向量嵌入。这些嵌入是捕获数据语义的高维向量。一旦生成，这些向量被存储在数据库中。
为了便于快速检索，数据库采用索引算
时间序列建模中的残差是什么？
ARIMA模型 (自回归积分移动平均) 是一种用于时间序列预测的流行统计方法。它结合了三个关键组成部分 :( 1) 自回归 (AR)，它使用观察值与其过去值之间的关系; (2) 差分 (I)，通过消除趋势或季节性使时间序列平稳; (3) 移
机器学习中有哪些开源的例子？
开源机器学习是指可供任何人自由使用、修改和分发的软件和库。这些工具使开发人员能够构建和部署机器学习模型，而无需承担与专有软件相关的高昂成本。通过利用开源资源，开发人员可以协作、分享见解并改进现有算法。这种协作性质促进了创新，并允许机器学习技