大型语言模型与向量数据库之间有什么联系?

大型语言模型与向量数据库之间有什么联系?

NLP模型中的偏差通过改进的数据实践,培训技术和评估方法的组合来解决。偏见通常来自培训数据,这可能反映了社会的刻板印象或不平衡。为了减轻这种情况,使用多样化和代表性的数据集,并且对有偏差的数据进行过滤或重新平衡。像对抗性训练这样的技术被应用于减少对敏感属性 (例如,性别或种族) 的模型依赖。

偏差检测涉及诸如偏差度量或可解释的AI方法之类的工具,这些工具有助于识别和量化模型输出中的偏差。后处理技术,例如去偏置嵌入 (例如Word2Vec去偏置),确保单词表示受构造型的影响较小。另一种方法是使用公平性约束对模型进行微调,或者使用来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 来使输出与道德标准保持一致。

解决偏见是一个持续的过程,需要定期审核和实际评估。像拥抱脸和AI公平360这样的框架提供了实现偏见减少技术的工具,使NLP应用程序更具道德和包容性。

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
隐式反馈下的矩阵分解是什么?
推荐系统使用几个常见的指标来评估它们的性能,这些指标有助于确定它们在预测用户偏好方面的表现。这些指标通常分为两大类: 准确性和排名。准确性指标关注系统预测用户偏好的正确程度,而排名指标则衡量推荐在相关性方面的组织程度。了解这些指标对于开发人
Read Now
布尔检索是如何工作的?
Tf-idf (术语频率-逆文档频率) 是信息检索 (IR) 中使用的统计度量,用于评估文档中术语相对于文档集合的重要性。它结合了两个组件: 词频 (TF) 和逆文档频率 (IDF)。 TF是术语在文档中出现的次数,而IDF则衡量术语在所
Read Now
知识图谱本体是什么?
知识图可以通过构造和表示各种实体 (诸如产品、用户和属性) 之间的关系来显著增强推荐系统。与主要依赖于用户-项目交互的传统推荐方法不同,知识图捕获复杂的关系和上下文信息,从而允许更细微的推荐。通过绘制项目之间以及与用户之间的关系,开发人员可
Read Now

AI Assistant