DDS03.1-W050-DA02-00 Indramat 特价出售

• 型号：DDS03.1-W050-DA02-00


• 数量：7


• 制造商：厦门戎丰电气设备有限公司


• 有效期：2024/8/4 0:00:00

在我们对推动算法革命的数据展开研究的过程中，算法透明度和问责制是核心原则。一些人可能误认为这种说法是在隐晦地呼吁公开知识产权。然而，经过细致入微的研究，我们发现了一个更加复杂的叙事，即大型语言模型和专有模型之间的区别。

大型语言模型是在综合文本数据集上训练而成的AI系统，其设计意图是根据输入内容生成类似人类的文本。“大型”一词体现了模型在参数数量和训练数据量上的规模。比如OpenAI 的GPT-3在训练时运用了一个包含1750亿个海量文本参数的巨大模型。这些模型必须能够理解它们生成的文本，通过辨别训练数据中的模式来生成并输出预测结果。一个不变的原则是：只有综合全面的高质量训练数据才能使模型生成准确的预测结果。

与之相反的是，“专有模型”通常由特定实体或公司创建。其设计、结构和算法保护创建者的知识产权。这个词往往指的是蓝图可供公众使用、修改和传播的开源模型。值得注意的是，专有模型与大型语言模型没有本质区别，使用“专有模型”这个术语是为了强调模型的其他特征。

以OpenAI的GPT-3为例，它既可以是大型语言模型，也可以是专有模型。网络安全行业给出了一个恰当的比喻：“垃圾进，垃圾出”。与网络卫生实践一样，为模型提供经过整理的高质量数据可以影响输出结果，在实现精准异常检测的同时推动创新。

那么如何防止数据中毒呢？关键在于用细致入微的数据采集和整理取代杂乱无章的数据积累。无论是专有模型还是开源模型，确保采集高质量的数据可以帮助提升模型输出结果的准确性。决定模型有效性的最终因素是数据的质量和相关性，而非数据的数量。

算法透明度要求明确算法的一般操作。例如贷款决策算法应说明其考虑的因素（收入、信用评分）及各项因素的权重。与之相对应的算法问责制则要求实体对其算法决策负责，尤其是当出现迹象表明结果带有偏差或差别时。

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