部署没有护栏的llm可能会导致严重后果，包括有害或不适当的输出。例如，该模型可能会无意中生成令人反感的、有偏见的或事实上不正确的信息，这可能会损害用户或损害部署组织的声誉。
在某些情况下，缺乏护栏可能会导致安全漏洞，例如该模型提供有关非法活动的建议或协助开发恶意软件。它还增加了不遵守行业法规的风险，导致法律和财务后果。
此外，如果没有适当的保障措施，LLMs可能成为错误信息或不道德内容生成的来源。这破坏了公众对人工智能技术的信任，并突出了在部署期间对强有力的安全措施的迫切需求。
量子计算将如何影响向量搜索？
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确保大型语言模型（LLMs）被负责任使用采取了哪些步骤？
GPT-4建立在GPT-3的基础上，在性能、可伸缩性和功能方面有了显著的改进。虽然GPT-3有1750亿个参数，但GPT-4引入了更大、更优化的架构，可以更好地理解上下文，并在任务中提供更一致的输出。
GPT-4的一个关键进步是它的多模式
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