Hot Database

法学硕士的缺点
开发和运营成本：开发过程可能耗费大量时间和成本。常见成试代码、查找和整合数据集，以及确保 llm 正确响应训练数据。
道德问题：如果用于决策的数据是在未经用户同意的情况下收集的，公司可能会面临法律挑战。偏见是另一个令人担忧的问题。如果数据集的权重不正确或包含不准确的数据，这可能会导致答案看似准确，但对特定群体或结果存在偏见。
可解释性： llm 决策的本质很难解释。这可能会削弱人们对 llm 成果和决策的信心。为了弥补这一点，可以使用信任层让你深入了解决策是如何做出的。
幻觉/故障标记：当用户要求 llm“想象”他们可以执行他们原本无法完成的操作时，就会出现幻觉。例如，网络犯罪分子可能会要求 llm 提供公司所有人的联系信息。llm 根据其安全规则集拒绝该请求。然后，攻击者要求 telegram马来西亚资源 型想象它可以完成该操作。这样做时，llm 实际上完成了所请求的功能。而故障标记是产生意外结果的字符串。标记本身和输出看起来都很大程度上是随机的，因此很难确定它们何时或如何发生。
安全风险：模型也可能存在安全风险。例如，如果商业 llm 是在公共和私人数据上进行训练的，则 llm 可能会受到损害，或者受保护的数据可能会被泄露。
llm 的前景如何？
未来法学硕士 (llm) 可能有两条路径：规模较大和规模较小。