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
时间序列异常是什么，如何检测它们？
小波是用于分析不同尺度或分辨率的数据的数学函数，特别是在时间序列分析的背景下。不同于传统的方法，如将信号作为一个整体的傅立叶变换，小波同时提供时间和频率信息。这使得它们可用于识别可能在不同时间和频率发生的数据中的特征，从而允许对复杂信号的更
Hugging Face Transformers 是什么？
N-gram是从文本中提取的N个项目 (通常是单词或字符) 的连续序列。例如，在句子 “I love NLP” 中，单字 (1-gram) 是 [“I”，“love”，“NLP”]，双字 (2-gram) 是 [“I love”，“love
公司如何在开源贡献与专有目标之间取得平衡？
公司通常通过采用能够平衡开源贡献与专有目标的策略来找到两者之间的平衡。首先，他们认识到参与开源项目可以提升他们在开发者社区中的声誉，吸引人才，并促进创新。通过参与合作项目，公司可以利用社区的集体智慧，这通常会导致软件质量的提升和开发周期的加