5 posts
Cân chỉnh độ tin cậy là một kỹ thuật quan trọng trong việc phát triển các LLM đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng các phương pháp hiệu quả, chúng ta có thể đảm bảo rằng những câu trả lời mà LLM cung cấp không chỉ hay ho mà còn chính xác và khách quan, góp phần xây dựng một tương lai AI tốt đẹp hơn.
LLM Self Evaluation là một công cụ mạnh mẽ để đảm bảo tính an toàn và đạo đức của ngôn ngữ do máy tạo ra. Bằng cách kiểm tra và sửa đổi nội dung do LLM tạo ra, chúng ta có thể xây dựng một tương lai AI tốt đẹp hơn và đáng tin cậy hơn.
Prompt ensembling là một kỹ thuật hữu ích giúp cải thiện độ tin cậy của LLM. Kỹ thuật này có thể được áp dụng cho nhiều loại câu hỏi, bao gồm câu hỏi tính toán, câu hỏi logic, câu hỏi mở...
Sự thiên vị trong các prompts có thể dẫn đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đưa ra kết quả không chính xác và phân biệt đối xử. Để giảm thiểu sự thiên vị này, có thể sử dụng các kỹ thuật trong bài học này.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng tạo ra các văn bản sáng tạo và chính xác. Tuy nhiên, chúng vẫn có thể gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như ảo giác, giải thích thiếu sót, và thành kiến.
Chia sẻ kiến thức và thông tin về các ứng dụng AI tốt nhất hiện nay
