基于文本的自定義人工智能模型,例如人工智能助手Meta AI,利用Llama 2的安全和責(zé)任學(xué)習(xí),該指南解釋了生成人工智能如何檢測潛在漏洞,降低風(fēng)險并提高安全性和可靠性。
生成人工智能所基于的大規(guī)模語言模型并不完美,可能會產(chǎn)生虛構(gòu)的答案或過度反映從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到的刻板印象。
這就是為什么 Meta 融入了 10 年開發(fā)中吸取的經(jīng)驗教訓(xùn)。
諸如警告之類的措施有助于了解生成式 人工智能的局限性,以及完整性分類以幫助檢測和過濾掉有風(fēng)險的答案,這些措施符合 Llama 2 指南中描述的行業(yè)最佳實踐。
讓人們知道如何使用人工智能及其局限性的措施提供了信息,顯示何時與人工智能互動以及新技術(shù)是如何工作的。
使用 人工智能函數(shù)時,澄清了可能會返回不準(zhǔn)確或不適當(dāng)?shù)妮敵觥?/p>
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它旨在制定通用標(biāo)準(zhǔn),以識別和分類整個行業(yè)的人工智能生成內(nèi)容。