向量搜索如何发展以支持多模态查询?

向量搜索如何发展以支持多模态查询?

大型语言模型中的护栏是用于确保这些模型的输出符合道德,安全和质量标准的机制或策略。它们有助于在推理过程中防止有害的、有偏见的或无意义的输出。

常见的防护措施包括内容过滤 (以阻止不适当或不安全的输出) 、微调 (使模型与特定行为保持一致) 以及强化学习与人类反馈 (RLHF),以提高模型对所需准则的遵守。

此外,开发人员还实施输入验证、提示工程和监控系统,以检测和缓解潜在问题。护栏对于确保大型语言模型的可靠性和可信度至关重要,特别是在医疗保健、教育或客户支持等高风险应用中。

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
如何为大规模数据集扩展知识图谱?
与传统关系数据库相比,图形数据库提供了几个关键优势,主要源于其直观的结构和处理复杂关系的能力。最重要的好处之一是它们在表示数据方面的灵活性。在图形数据库中,数据被存储为节点 (实体) 和边 (关系),这些节点和边 (关系) 可以很容易地演变
Read Now
知识图谱中的实体解析是什么?
图数据库中的图遍历是指访问和探索图结构内的节点和边的过程。本质上,它是一种用于浏览图中表示的关系和连接的技术。与传统的关系数据库不同,图数据库被设计为以互连节点 (其可以表示实体) 和边 (其表示关系) 的形式来处理数据。在遍历过程中,您可
Read Now
如何在不使用机器学习的情况下进行图像分割?
从深度学习研究开始,需要理解基本概念,如神经网络、优化和反向传播。学习TensorFlow或PyTorch等常用于实验的框架。 选择感兴趣的特定领域,如计算机视觉,NLP或生成模型,并在arXiv等平台上研究相关研究论文。重新实现现有的论
Read Now

AI Assistant