Training训练
从样本中学习模型参数的过程。训练表现好,并不等于模型处理新材料时也同样可靠。
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从样本中学习模型参数的过程。训练表现好,并不等于模型处理新材料时也同样可靠。
深入阅读 ↗ — Google — Machine Learning Glossary使用训练好的模型产生输出。在 AI 报道中,“推理”并不表示输出已经获得逻辑证明或事实核验。
深入阅读 ↗ — Google — Machine Learning Glossary为特定任务或风格继续训练已有模型。它会调整参数,不等同于只改写提示词。
深入阅读 ↗ — Google — Fine-tuning, distillation, and prompt engineering利用教师模型提供的信号训练学生模型。较小的学生模型不会自动保留教师模型的全部能力。
深入阅读 ↗ — Google — Fine-tuning, distillation, and prompt engineering语言模型处理文本的单位,可能是词、词的一部分或字符。词元数量不能直接当作单词数量。
深入阅读 ↗ — Google — Introduction to Large Language Models一次模型交互可使用的词元容量。容量更大,不代表模型能可靠记住所提供的每项细节。
深入阅读 ↗ — Google AI — Long context先检索外部材料,再辅助模型回答。应检查来源是否真正支持答案;检索本身不等于事实核验。
深入阅读 ↗ — Google Cloud — Retrieval-Augmented Generation模型生成看似合理、但缺乏依据或错误的内容。表达流畅、语气确定和看似引用的链接,都不能证明内容真实。
深入阅读 ↗ — Google Cloud — AI hallucinations模型权重可供获取或使用。仍须检查许可和限制;仅能获取权重,不足以证明整个系统符合开源定义。
深入阅读 ↗ — Open Source Initiative — Open Source AI Definition可为目标规划或执行行动的软件,有时会调用工具。应追问访问范围、哪些操作需要批准,以及失败如何处理。
深入阅读 ↗ — Google Cloud — AI agents用明确的任务和测量程序进行比较。判断系统整体优劣前,应核对负载、质量要求和测试条件。
深入阅读 ↗ — MLCommons — MLPerf Inference: Datacenter特定请求或操作耗费的时间。应明确计时起止点,以及是否包括排队和网络传输。
深入阅读 ↗ — NVIDIA — Triton Inference Server metrics单位时间内完成的工作量。须核对单位和并发条件;高吞吐量不一定意味着每位用户的等待时间都更短。
深入阅读 ↗ — NVIDIA — Triton Inference Server metrics可能被利用或触发、造成损害的弱点。应区分报告中的弱点、已演示的利用方式,以及已确认的真实攻击。
深入阅读 ↗ — NIST — Vulnerability glossary通过密码技术把可读数据转换为密文。应追问保护哪些数据、谁控制密钥,以及在哪里解密。
深入阅读 ↗ — NIST — Encryption glossary在期刊正式出版前公开的研究稿件,往往尚未经过同行评审。资料库的收录审核不能替代科学同行评审。
深入阅读 ↗ — arXiv — Content moderation填写已知信息,明确标出待核实项。这是准备模板,不是在线投稿表。
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