大型语言模型如何平衡准确性与效率?

大型语言模型如何平衡准确性与效率?

LLMs可以通过使用上下文来推断最可能的解释来处理语言中的某些类型的歧义。例如,如果给出句子 “他看到了那个带着望远镜的人”,LLM可以根据周围的环境或用户的解释提供合理的解释。

但是,他们可能会在上下文不足的情况下遇到非常模糊或抽象的场景。例如,微妙的语言细微差别,文化参考或惯用表达可能会导致误解。这是因为llm依赖于训练数据中的统计模式,缺乏真正的理解。

开发人员可以通过设计提供其他上下文或允许用户优化其查询的工作流来改进LLMs管理歧义的方式。虽然llm在许多实际场景中是有效的,但它们可能需要人工监督或补充系统来解决高度模糊的情况。

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
可解释的人工智能如何解决人工智能系统中的偏见问题?
决策树在可解释的人工智能中扮演着重要的角色,因为它们的结构简单明了,易于解释。与神经网络等更复杂的模型不同,决策树创建了决策过程的清晰可视化表示。决策树中的每个节点表示基于特征值的决策点,分支表示这些决策的结果。这种透明度使开发人员和各种利
Read Now
嵌入是如何应用于图神经网络的?
“嵌入是图神经网络(GNNs)中的关键组成部分,它能够在低维空间中表示节点、边或整个子图。这个过程至关重要,因为图可以是复杂的,使得传统的机器学习算法难以有效工作。通过将图的结构和特征转换为更易于处理的格式,嵌入帮助GNN学习数据中的模式和
Read Now
用户反馈在可解释人工智能系统中的作用是什么?
实施可解释人工智能(XAI)涉及多个关键最佳实践,旨在确保模型透明、易懂并具备问责性。首先,根据应用的上下文确定可解释性的具体要求。例如,如果模型用于医疗保健,理解预测背后的推理对患者安全至关重要。因此,选择能够让你深入了解模型决策过程并以
Read Now

AI Assistant