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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我该如何调整向量搜索的超参数？
精确向量搜索和近似向量搜索是用于处理相似性搜索任务的两种方法，每种方法都在准确性和效率方面进行权衡。精确矢量搜索通过详尽地比较搜索空间中的所有数据点来保证找到最相似的项目。这种方法可以确保准确的结果，但计算成本可能很高，尤其是对于大型数据集