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
开源项目如何确保遵守许可证？
开源项目通过清晰的沟通、适当的文档和定期的监控，确保遵守许可证。当一个项目以特定许可证发布时，该许可证的条款和条件会提供给用户。这包括关于代码如何使用、修改和分享的指导。开发者被鼓励在将软件集成到自己的项目之前，阅读和理解这些许可证。例如，
组织如何衡量数据治理的成功？
“组织通过几个关键指标来衡量数据治理的成功，重点关注数据质量、合规性和用户参与度。数据质量通常是主要指标，通过跟踪数据的准确性、完整性、一致性和及时性来评估。例如，一个组织可能会使用自动化工具检查重复条目或缺失的数据字段，并设定可操作的阈值
计算机视觉中的目标检测是什么？
计算机视觉中的空间池化是指神经网络，特别是卷积神经网络 (cnn) 中的过程，该过程减小了输入特征图的空间大小。主要目标是减少计算量和参数数量，同时保留数据中的重要特征。空间池化通常通过最大池化或平均池化等操作实现，通过总结某些区域中存在的