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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自监督学习的主要使用案例是什么？
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向量搜索如何检索相关结果？
嵌入是通过将原始非结构化数据转换为捕获语义和关系的数值向量来实现向量搜索的基础。这些向量作为一种通用语言，允许计算机理解和比较不同的信息。
您看到的演示嵌入的典型示例是使用Word2Vec来显示单词嵌入如何捕获语义关系-例如 “king”-