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。
向量搜索如何发展以支持多模态查询？
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元数据如何提升基于嵌入的搜索？
元数据在通过提供增强搜索结果相关性和准确性的上下文信息来改善基于嵌入的搜索中发挥着至关重要的作用。当一个基于嵌入的搜索系统处理查询时，它通常依赖于数据的数值表示（嵌入）来确定项目之间的相似度。然而，如果没有额外的上下文，系统可能难以区分相似
在跨模态嵌入方面有哪些进展？
在机器学习中，嵌入是指将高维 (通常是分类或文本) 数据转换为低维空间中的密集连续向量的过程。这些向量被设计为捕获数据点之间的语义关系，例如推荐系统中的单词、图像或项目。通过以这种方式嵌入数据，机器学习模型可以更轻松地计算相似性、聚类或模式
云安全中的共享责任模型是什么？
“云安全中的共享责任模型概述了云服务提供商与客户在安全性和合规性管理中的不同角色和责任。在该模型中，云服务提供商通常负责底层基础设施的安全性，例如物理数据中心、服务器和存储系统。这意味着他们处理硬件故障、网络安全和物理访问控制等问题。服务提