Post by mahindrasing on May 7, 2024 3:22:10 GMT -5
栏” ——除非有人陷入困境，否则自 2022 年 ChatGPT 推出以来，几乎在每一次人工智能对话中都会听到这个词。作为希望将生成式人工智能应用到您的业务中的企业或 IT 领导者，明智的做法是深入挖掘大型语言模型或法学硕士可以为您做的事情。事实上，本文将帮助您了解在投资人工智能合作伙伴或与人工智能合作伙伴合作以实现客户或员工主导的人工智能之前需要考虑的因素。 正如我们所看到的，生成式人工智能为企业提供了多种应用，涵盖文本、代码、语音和图像生成、摘要、查询应答等，使品牌能够通过支持人工智能的虚拟助理来自动化大部分业务通信。 但是，当您的虚拟助理超出了您的企业认为准确或道德合理的响应范围，并提供充满偏见或根本不真实的答复时，会发生什么？这正是生成式人工智能中的“护栏”成为技术界热门话题的原因——谁决定人工智能从哪里寻求响应？它在您的品牌背景内吗？是否有适当的控制措施来防止敏感数据泄露？可以分享一下信息来源吗？它能否引导对话达到预期目标？ 请继续阅读，了解 Guardrails 的组成部分、将其付诸实践的方式，以及最重要的是.
为什么您对 AI 合作伙伴的决定会决定或破坏您的客户和员工体验。 生成式 AI 中的 挪威手机号码列表 护栏 101 如您所知，大多数开源大型语言模型 (LLM) 从一开始就没有准备好处理企业使用。他们严重依赖微调和快速工程流程来将源数据和人工智能训练到可以独立实现企业通信自动化的水平。微调作为一个过程涉及对特定领域数据源的法学硕士进行培训，使其适合特定行业、垂直行业或用例。及时工程通过向人工智能模型提供简洁而明确的指令而发挥着至关重要的作用，从而影响生成的响应类型。 这就是有趣的地方！我们如何验证基础数据源是否安全？法学硕士在处理查询的过程中是否也会与外部数据进行交互？这个经过微调的数据集是否经过安全处理以确保符合隐私法规？ 这就是 Guardrails 的作用所在——简单地说，它们是为了保证安全、适当性以及对用户查询的公正、准确答复而采取的控制措施。 生成式人工智能和法学硕士的现状…… 正如Gartner 的人工智能技术成熟度曲线所示，生成式 AI 正在经历期望过高的顶峰 - 正如其新闻稿中所引用的那样，“生成式人工智能 (AI) 处于 Gartner, Inc. 的期望值过高的顶峰。
年新兴技术周期预计将在两到五年内实现转型效益。生成式人工智能包含在更广泛的新兴人工智能主题中，这是这个技术成熟度曲线上的一个关键趋势，正在为创新创造新的机会。” Gartner 杰出副总裁分析师 Arun Chandrasekaran 表示：“许多新人工智能技术的普及将对商业和社会产生深远影响。” “人工智能基础模型的大规模预训练和规模、对话代理的病毒式采用以及生成式人工智能应用程序的激增，预示着新一轮劳动力生产力和机器创造力的浪潮。”资料来源：高德纳 古普舒普 简而言之，能够生存下来的人工智能推动者、提供商和发明者是那些从未来的角度看待这项技术的利用的人。 利用生成式 AI 的 Guardrails 降低风险的方法 部署针对行业或领域进行微调的法学硕士：针对特定行业进行微调的过程可以定义人工智能训练所用的相关数据源的质量和有效性，从而最终提供更丰富、更准确的响应集平台或聊天机器人。这保留了模型从有限的特定领域的数据源中寻求答案的数据源，从而大大减少了偏差、不准确和不适当响应的可能性。 确保监管和企业合规性：有了这些控制措施，企业可以确保充分满足与监管法律或信息安全相关的合规性，同时还添加特定于企业自身策略的控制措施。先进的护栏系统将允许对某些主题进行更严格的控制，我们称之为“教学模式”。 持续的人工驱动 QA ：训练、启动和维护由法学硕士支持的生成式 AI 机器人的过程在很大程度上依赖于运行 QA 和测试的团队的专业知识。他们始终掌控着法学硕士的表现，并隔离法学硕士表现中的任何漏洞或差距。为了获得最佳输出 .
为什么您对 AI 合作伙伴的决定会决定或破坏您的客户和员工体验。 生成式 AI 中的 挪威手机号码列表 护栏 101 如您所知，大多数开源大型语言模型 (LLM) 从一开始就没有准备好处理企业使用。他们严重依赖微调和快速工程流程来将源数据和人工智能训练到可以独立实现企业通信自动化的水平。微调作为一个过程涉及对特定领域数据源的法学硕士进行培训，使其适合特定行业、垂直行业或用例。及时工程通过向人工智能模型提供简洁而明确的指令而发挥着至关重要的作用，从而影响生成的响应类型。 这就是有趣的地方！我们如何验证基础数据源是否安全？法学硕士在处理查询的过程中是否也会与外部数据进行交互？这个经过微调的数据集是否经过安全处理以确保符合隐私法规？ 这就是 Guardrails 的作用所在——简单地说，它们是为了保证安全、适当性以及对用户查询的公正、准确答复而采取的控制措施。 生成式人工智能和法学硕士的现状…… 正如Gartner 的人工智能技术成熟度曲线所示，生成式 AI 正在经历期望过高的顶峰 - 正如其新闻稿中所引用的那样，“生成式人工智能 (AI) 处于 Gartner, Inc. 的期望值过高的顶峰。
年新兴技术周期预计将在两到五年内实现转型效益。生成式人工智能包含在更广泛的新兴人工智能主题中，这是这个技术成熟度曲线上的一个关键趋势，正在为创新创造新的机会。” Gartner 杰出副总裁分析师 Arun Chandrasekaran 表示：“许多新人工智能技术的普及将对商业和社会产生深远影响。” “人工智能基础模型的大规模预训练和规模、对话代理的病毒式采用以及生成式人工智能应用程序的激增，预示着新一轮劳动力生产力和机器创造力的浪潮。”资料来源：高德纳 古普舒普 简而言之，能够生存下来的人工智能推动者、提供商和发明者是那些从未来的角度看待这项技术的利用的人。 利用生成式 AI 的 Guardrails 降低风险的方法 部署针对行业或领域进行微调的法学硕士：针对特定行业进行微调的过程可以定义人工智能训练所用的相关数据源的质量和有效性，从而最终提供更丰富、更准确的响应集平台或聊天机器人。这保留了模型从有限的特定领域的数据源中寻求答案的数据源，从而大大减少了偏差、不准确和不适当响应的可能性。 确保监管和企业合规性：有了这些控制措施，企业可以确保充分满足与监管法律或信息安全相关的合规性，同时还添加特定于企业自身策略的控制措施。先进的护栏系统将允许对某些主题进行更严格的控制，我们称之为“教学模式”。 持续的人工驱动 QA ：训练、启动和维护由法学硕士支持的生成式 AI 机器人的过程在很大程度上依赖于运行 QA 和测试的团队的专业知识。他们始终掌控着法学硕士的表现，并隔离法学硕士表现中的任何漏洞或差距。为了获得最佳输出 .