现代企业的可验证法学硕士
以密码方式证明或复制支持 LLM 的创建和后续使用的流程。 2024 年，企业已开始从 2022 年底最初由 ChatGPT 驱动的兴奋转向实际应用。企业现在专注于创建生产级人工智能应用程序，利用专有数据执行检索增强生成（RAG）等任务，甚至对大型语言模型（LLM）进行定制训练或微调。这种转变反映了人工智能更深入地融入核心业务流程，超越了2023 年新兴技术成熟度曲线所确定的“期望过高的峰值” ：图 0：新兴技术的Gartner技术成熟度曲线在这里，当期望达到最高时，我们开始目睹企业快速实验的负面后果。就法学硕士和生成式人工智能而言，针对业界最大的人工智能公司的一系列诉讼就证明了这一点。品牌信任度已经不够了。原告要求得到有关支持当今专有法学硕士创建和使用的流程的答案：使用哪些数据集来训练或微调特定的法学硕士？这些数据集是否包含任何受版权保护的内容或受保护的知识产权 (IP)？在训练之前或在填充要在提示中检索的矢量搜索数据库之前是否删除了个人身份信息 (PII) 等敏感数据？是否使用正确的 LLM 二进制文件和权重处理用户请求？当使用第三方托管的 LLM 服务时，您能相信第三方没有...
现代企业的可验证法学硕士
以密码方式证明或复制支持 LLM 的创建和后续使用的流程。 2024 年，企业已开始从 2022 年底最初由 ChatGPT 驱动的兴奋转向实际应用。企业现在专注于创建生产级人工智能应用程序，利用专有数据执行检索增强生成（RAG）等任务，甚至对大型语言模型（LLM）进行定制训练或微调。这种转变反映了人工智能更深入地融入核心业务流程，超越了2023 年新兴技术成熟度曲线所确定的“期望过高的峰值” ：图 0：新兴技术的Gartner技术成熟度曲线在这里，当期望达到最高时，我们开始目睹企业快速实验的负面后果。就法学硕士和生成式人工智能而言，针对业界最大的人工智能公司的一系列诉讼就证明了这一点。品牌信任度已经不够了。原告要求得到有关支持当今专有法学硕士创建和使用的流程的答案：使用哪些数据集来训练或微调特定的法学硕士？这些数据集是否包含任何受版权保护的内容或受保护的知识产权 (IP)？在训练之前或在填充要在提示中检索的矢量搜索数据库之前是否删除了个人身份信息 (PII) 等敏感数据？是否使用正确的 LLM 二进制文件和权重处理用户请求？当使用第三方托管的 LLM 服务时，您能相信第三方没有...
