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
维度如何影响向量搜索性能？
矢量搜索虽然功能强大，但提出了一些必须解决的挑战，以确保有效实施。一个主要挑战是处理高维数据。随着维数的增加，计算复杂度也上升，导致潜在的性能瓶颈。这通常被称为 “维度诅咒”。
另一个挑战是确保搜索结果的准确性和相关性。向量搜索依赖于相似
预测分析的主要应用有哪些？
“预测分析因其能够分析历史数据并预测未来事件而被广泛应用于各个行业。其核心是运用统计技术和机器学习模型识别数据中的模式和趋势。这一过程帮助组织通过基于过去行为预测结果来做出明智的决策。预测分析显著应用的关键领域包括金融、医疗、市场营销和供应
推荐系统如何应用于音乐流媒体服务？
推荐系统中的A/B测试是一种用于比较推荐模型或算法的两种变体的方法，以确定哪一种在实现所需结果 (例如用户参与度或转化率) 方面表现更好。在这种测试方法中，用户被随机分为两组: A组体验现有的推荐系统，而B组则暴露于新版本或修改后的版本。这