第八章:AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.2 模型抵抗力评估

1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展,AI大模型在各个领域取得了显著的成果。然而,随着模型规模的增长和应用场景的扩大,模型的安全性和伦理问题也日益凸显。在这个背景下,评估模型的抵抗力,即模型在面对恶意攻击和误导性输入时的稳定性和可靠性,成为了一个重要的研究课题。本文将重点讨论模型抵抗力评估的核心概

AI 大模型

大模型简介、大模型的训练、大模型的发展历程、多层感知机、循环神经网络、卷积神经网络、长短时记忆网络、深度学习复兴、Transformer 模型、大模型兴起、大模型的经典实例、OpenAI GPT 大模型组、Google PaLM 大模型组、百度文心大模型组、讯飞星火认知大模型、阿里通义大模型、清华开

第八章:AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.1 对抗攻击与防御

1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,AI大模型已经成为了我们生活中的一部分,它们在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面的表现都越来越出色。然而,随着模型的复杂性和规模的增加,模型安全也成为了一个重要的问题。对抗攻击与防御是模型安全的一个重要方面,它涉及到模型的隐私保护、模型的准确性以及模型的可

人类思维与AI的潜意识:解密内心世界

人类思维是一种复杂的过程,它涉及到大脑的各个区域的协同工作,包括感知、记忆、推理、情感等。在过去的几十年里,人工智能研究者们试图通过模仿这些过程来构建更加智能的计算机系统。然而,这种尝试并没有达到预期的效果,因为人类思维和计算机思维之间的差异太大。抽象思维:人类可以对事物进行抽象,将复杂的事物简化为

一、对人工智能大模型了解与认知

月黑风高,乌云密布,树木低垂,黯淡沉闷。这黎明前的风暴,预示着新时代的变革即将到来。在一个8线小城市的办公室中世界上有男人、女人、人妖,米国有1/3男,2/3女…,以后会增加一个非常重要的人种,他就像孙悟空拔毫毛,变化出拥有各种本事的自己。如果咱们不懂驾驭他,做他的师傅,咱们可就被统治了。这是什么妖

Mistral AI:探索LLM推理的吞吐、时延及成本空间

选择正确的LLM推理栈意味着选择适合你的任务的正确模型,并配以适当的推理代码在适当的硬件上运行。本文介绍了流行的LLM推理堆栈和设置,详细说明其推理的成本构成;并讨论当前的开源模型以及如何充分利用它们,同时还涉及当前开源服务栈中仍然缺失的功能,以及未来模型将解锁的新功能。本文源自MistralAI首

推动内容安全生态与通用大模型良性融合

推动内容安全生态与通用大模型的良性融合

人工智能时代:AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器

掌握了提示工程的艺术,你就能更好地与大语言模型沟通,发挥它们的最大效能。这不仅是一项技能,更是一种理解机器智能并能与之和谐共处的方式。让我们在智慧的海洋中乘风破浪,探索更多未知的可能。随着大语言模型的快速发展,语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力,能够理解和生

人工智能入门实战:如何在人工智能中实施可解释性

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的科学。在过去的几十年里,人工智能技术已经取得了显著的进展,例如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。然而,这些技术仍然存在一个重要的问题:它们的决策过程通常是不可解释的,这意味着人们无法理

十分钟读完「斯坦福提出的革新AI训练的新算法DPO」论文

1. DPO与传统RLHF方法的对比直接偏好优化(Direct Preference Optimization,简称DPO)是一种新型的算法,它与传统的基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,简称RLHF)方法相比,具有显著的不同

AI大模型应用入门实战与进阶:构建你的第一个大模型:实战指南

AI大模型是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型。这些模型通常需要大量的计算资源和数据来进行训练,以实现高性能的预测和生成能力。近年来,随着计算能力的提高和数据量的增加,AI大模型在各种任务中取得了显著的成果,如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。模型压缩与加速:随着模型规模的增加,计算资源和存

第六章:AI大模型应用实战 6.4 对话系统

1.背景介绍对话系统是一种人工智能技术,旨在通过自然语言对话与用户互动。它们广泛应用于客服机器人、个人助手、虚拟实体等领域。随着深度学习和自然语言处理技术的发展,对话系统的性能也得到了显著提高。本文将从背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面进行深入探讨。1.1 背景介绍对话系统的研究历史

LLM大语言模型(二):Streamlit 无需前端经验也能画web页面

Streamlit提供了一种非常便捷且高效的方式,让后端开发也能轻松的画出来简单的web页面。特别适合LLM这种页面比较简单的场景。

GPT-SoVits: 上线两天获得了1.4k star的开源声音克隆项目,1分钟语音训练TTS模型

近期,RVC变声器创始人 (GitHub昵称:RVC-Boss)开源了一款跨语言音色克隆项目 GPT-SoVITS。项目一上线就引来了互联网大佬和博主的好评推荐,不到两天时间就已经在GitHub上获得了1.4k Star量。

分布式事务的安全与加密处理

1.背景介绍分布式事务是在多个独立的系统之间进行协同工作时,需要保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性的一种场景。随着分布式系统的普及和发展,分布式事务的应用也越来越广泛。然而,分布式事务的安全与加密处理是一个非常重要的问题,需要深入了解其核心概念、算法原理和实现方法。在分布式事务中,为了保证事务

WebLangChain_ChatGLM:结合 WebLangChain 和 ChatGLM3 的中文 RAG 系统

本文将详细介绍基于网络检索信息的检索增强生成系统,即 WebLangChain。通过整合 LangChain,成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展,有许多可供利用的开源大语言模型。ChatGLM、Baichuan、Qwen 等大语言模型

基于多模态安全分析的人工智能应用研究

作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着互联网、大数据和人工智能的普及,越来越多的人开始关注人工智能在各个领域的应用。安全问题作为人工智能的核心问题之一,也被视作一个重要的研究方向。然而,如何让机器具备更高的安全意识、更强大的安全检测能力、以及更可靠地处理复杂

Zookeeper的集群健康监测与报警

1.背景介绍Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,用于构建分布式应用程序的基础设施。它提供了一组简单的原子性操作来管理分布式应用程序的数据,并确保数据的一致性。Zookeeper的核心功能包括:集群管理:Zookeeper可以管理一个集群中的节点,并确保集群中的节点数量始终保持在预定的数量内

第八章:AI大模型的安全与伦理问题8.3 AI伦理问题

1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的发展,人类社会正面临着一系列新的挑战。这些挑战不仅仅是技术上的,更多的是人类价值观、道德和伦理的面临。在这一章节中,我们将深入探讨AI伦理问题,以期帮助读者更好地理解这一领域的关键问题和挑战。AI技术的发展为人类带来了巨大的便利,但同时也带来了一系列安全和伦理问

ai智能体如何实现函数调用?我的猜测

ai智能体,又名ai agent,是一种基于ai大模型推理能力,具有外部感知、工具使用、信息反馈的智能系统。自从2023年3月autoGPT发布以来,已经诞生了许多ai agent框架。他们大多遵循这个基本的结构:大部分框架基本都提供了让开发者自定义添加行为与函数调用的方法。openai在2023年

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