0.2美元微调就能让ChatGPT彻底破防
0.2美元微调就能让ChatGPT彻底破防微调LLM需谨慎，用良性数据、微调后角色扮演等都会破坏LLM对齐性能！学习调大了还会继续提高风险！
来自主题: AI技术研报
7745 点击 2023-10-14 14:09
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微调LLM需谨慎，用良性数据、微调后角色扮演等都会破坏LLM对齐性能！学习调大了还会继续提高风险！
清华大学自动化系汪小我团队在 Nature Communications 期刊发表论文，研究提出了一种将专家知识与大数据学习相融合的合成启动子人工智能辅助设计方法——DeepSEED
征求意见稿首次提出生成式AI服务提供者需遵循的安全基本要求，涉及语料安全、模型安全、安全措施、安全评估等方面，给出了语料及生成内容的主要安全风险共5类31种。
郑雯至今觉得记得几个月的下午，那天，她一个小时就赚了2毛钱。她毕业于湖南的一所专科学校，是一名大模型数据标注师
而在AI大模型的相关市场竞争中，除了底层的算法、架构外，“语料”则是一个被反复提及的关键要素。
从医超过40年的国内顶级消化领域专家刘思德带领团队通过跨界合作方式，将胶囊胃镜检测技术与大数据、AI算法结合，最终开发出全球首款适应于家庭场景的智能胶囊胃镜系统。
日本一些初创公司基于使用者日常的健康数据，借助人工智能（AI）来预知疾病前兆，这种服务日渐盛行。
在2021年9月，由Jeff Dean领衔的谷歌大脑团队发表了一篇AI设计芯片的论文，曾引起业界轰动。然而，随后有多人发现这项工作并不能被复现，而且关键数据和代码被隐藏了，Nature也对此展开了调查。
有效的压缩就是要找到模式，在不丢失信息的情况下将数据变小。当一种算法或模型能准确猜出序列中的下一条数据时，就表明它善于发现这些模式。
Bedrock于今年4月初发布，允许AWS客户构建基于生成式人工智能模型的应用程序，并使用其专有数据进行定制。利用这些模型，品牌和开发人员还可以创建AI“代理人”，自动执行诸如预订旅行、管理库存和处理保险索赔等任务。