FAQ
你如何评估神经网络的性能？

你如何评估神经网络的性能？

将训练扩展到多个gpu使用并行处理来分配计算，从而减少训练时间。TensorFlow和PyTorch等框架通过数据并行性或模型并行性支持多GPU训练。

数据并行性将数据集分成批次，在单独的GPU上处理每个批次，并在反向传播期间聚合梯度。模型并行性将模型划分为gpu，这对于GPT模型等大型架构很有用。

像PyTorch的DataParallel和DistributedDataParallel或TensorFlow的tf.distribute.Strategy这样的工具简化了实施。确保工作负载的同步和适当分配，以最大程度地减少开销并最大程度地提高性能。

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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。

防护措施在抵御对大型语言模型（LLMs）进行的对抗性攻击方面有效吗？

是的，LLM护栏可以通过整合旨在识别和阻止有害语言的全面监控系统来帮助防止骚扰和仇恨言论。这些护栏使用关键字过滤器、情感分析和机器学习模型的组合，这些模型经过训练可检测特定形式的骚扰或仇恨言论。如果任何输入或输出包含针对基于种族、性别、宗教

LLM护栏在内容审核中发挥什么作用？

LLM guardrails通过合并经过训练以理解和处理每种语言的独特特征的语言模型来处理特定于语言的细微差别。这些细微差别包括文化背景，惯用语以及语调和词汇的区域差异。护栏通过上下文了解语言的语法和语义，确保模型正确地解释和过滤内容。

边缘人工智能与云人工智能有何不同？

边缘人工智能和云人工智能代表了处理数据和运行人工智能模型的两种不同方法。边缘人工智能是指将人工智能算法直接部署在靠近数据源的设备或本地服务器上，而云人工智能则依赖于集中式数据中心来处理和分析数据。这一基本差异影响了性能、延迟和数据隐私。