但重要的是要考虑其潜在的风险和挑战
Posted: Sun Jan 12, 2025 4:03 am
NLP 任务的效率更高。如上一节所述，法学硕士在许多 NLP 任务中提供独特的性能。它们能够理解人类语言并以前所未有的精确度与人类互动。然而，值得注意的是，这些工具并不完美，通常仍然会返回不准确的结果，甚至是幻觉，
更高的效率。法学硕士的主要商业优势之一是它们非常适合在几秒钟内完成单调、耗时的任务。尽管企业可以从这种效率飞跃中受益，前景广阔，但对工人和劳动力市场的深远影响需要考虑。
法学硕士的挑战和局限性
法学硕士处于生成式人工智能革命的前沿。然而，与新兴技术一样，能力越大，责任越大。尽管法学硕士具有独特的能力，
您将在下面找到与广泛采用法学硕士相关的风险和挑战列表：
缺乏透明度。算法不透明是与法学硕士相关的主要问题之一。由于 女性数据 其复杂性，这些模式通常被标记为“黑匣子”模型，这使得无法控制其推理和内部工作原理。专有的 LLM 人工智能提供商通常不愿意提供有关其模型的信息，这使得监督和问责变得非常困难。
法学硕士垄断。鉴于开发、培训和运营法学硕士所需的大量资源，市场高度集中于少数拥有必要知识和资源的大型科技公司。幸运的是，越来越多的开源LLM进入市场，让开发者、AI研究人员和社会更容易理解和操作LLM。
偏见和歧视。有偏见的法学硕士模式可能会导致不公平的决定，往往会加剧歧视，尤其是针对少数群体的歧视。同样，透明度对于更好地理解和解决潜在偏见至关重要。
隐私问题。法学硕士接受的培训主要是从互联网上不加区别地提取大量数据。通常，它通常包含个人数据。这可能会导致数据隐私和安全问题和风险。
道德考虑。法学硕士有时会导致对我们的生活产生严重影响的决定，对我们的基本权利产生重大影响。我们在另一篇文章中探讨了生成式人工智能的道德规范。
环境考虑。研究人员和环境倡导者对法学硕士培训和运营相关的环境足迹提出了担忧。专有法学硕士很少发布有关其消耗的能源和资源或相关环境足迹的信息，这对于这些工具的快速采用来说是一个极大的问题。
LLM的不同类型和例子
法学硕士的设计使其模型极其灵活且适应性强。这种模块化尤其转化为不同类型的法学硕士：
零机会法学硕士。这些模型能够在没有接受任何训练示例的情况下执行任务。例如，假设一个法学硕士能够根据这些新单词与文本其余部分的位置和语义关系来理解新术语。
LLM 微调。对于开发人员来说，接受预先训练的法学硕士并针对特定目的使用新数据对其进行微调是很常见的。要了解有关 LLM 微调的更多信息，请阅读我们的文章LLaMA 微调 2：自定义大型语言模型的分步指南。
特定领域的法学硕士。这些模型专门设计用于捕捉特定领域或部门（例如医疗保健或法律）的术语、知识和特殊性。在开发这些模型时，选择精选的训练数据非常重要，以便模型满足相关领域的标准。
如今，专有和开源法学硕士的数量正在迅速增长。您可能已经听说过 ChatGPT，但 ChatGPT 不是 LLM，而是构建在 LLM 之上的应用程序。具体来说，ChatGPT 运行在 GPT-3.5 上，而 ChatGPT-Plus 运行在目前最强大的 LLM GPT-4 上。要了解有关如何使用OpenAI GPT 模型的更多信息，请阅读我们的文章在 Python 中使用 OpenAI API 使用 GPT-3.5 和 GPT-4。
您可以在下面找到其他受欢迎的法学硕士的列表：
伯特。 BERT 于 2018 年在 Google 上搜索并发布了开源代码，是最早的现代法学硕士之一，也是最成功的法学硕士之一。查看我们的文章什么是 BERT？了解有关这个经典法学硕士的一切。
PaLM 2。PaLM 2是比其前身 PaLM 更先进的法学硕士，PaLM 2 是为 Google Bard 提供支持的法学硕士，Google Bard 是与 ChatGPT 竞争的最雄心勃勃的聊天机器人。
LLaMa 2。LLaMa 2 由 Meta 开发，是市场上最强大的开源 LLM 之一。要了解有关此和其他开源法学硕士的更多信息，我们建议您阅读我们的专门文章，其中包含8 个最佳开源法学硕士。
结论
法学硕士正在推动当前生成式人工智能的繁荣。潜在的应用非常广泛，以至于包括数据科学在内的所有部门和行业都可能受到未来采用法学硕士的影响。
可能性是无限的，但风险和挑战也是无限的。凭借其变革性的性质，法学硕士引发了人们对未来以及人工智能将如何影响劳动力市场和我们社会的许多其他方面的猜测。这是一场重要的辩论，必须坚决、集体地解决，因为利害攸关。
DataCamp 致力于为每个人提供全面、可访问的资源，以跟上人工智能发展的最新动态。一探究竟：
大型语言模型概念课程（法学硕士）
如何使用LangChain构建LLM应用程序
如何使用 PyTorch 培训法学硕士：分步指南
2024 年 8 个最佳开源法学硕士及其用途
Llama.cpp 教程：高效 LLM 推理和实施的完整指南
浪链数据工程与数据应用简介
LlamaIndex：基于大语言模型（LLM）的应用程序数据框架
2024 年如何从头开始学习人工智能：完整的专家指南
哈维尔·卡纳莱斯·卢纳的照片
作者
哈维尔·卡纳莱斯·卢纳
我是一名自由数据分析师，与世界各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也是一名拥有 2 年以上经验的数据科学讲师。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science and Analytics Vidhya 等知名网站上。 作为一名具有政治学和法律背景的数据科学家，我的目标是工作在公共政策、法律和技术的相互作用中，利用思想的力量来推广创新的解决方案和叙述，帮助我们应对气候危机等紧迫的挑战。我认为自己是自学成才的，是一个不断学习的人，
更高的效率。法学硕士的主要商业优势之一是它们非常适合在几秒钟内完成单调、耗时的任务。尽管企业可以从这种效率飞跃中受益，前景广阔，但对工人和劳动力市场的深远影响需要考虑。
法学硕士的挑战和局限性
法学硕士处于生成式人工智能革命的前沿。然而，与新兴技术一样，能力越大，责任越大。尽管法学硕士具有独特的能力，
您将在下面找到与广泛采用法学硕士相关的风险和挑战列表：
缺乏透明度。算法不透明是与法学硕士相关的主要问题之一。由于 女性数据 其复杂性，这些模式通常被标记为“黑匣子”模型，这使得无法控制其推理和内部工作原理。专有的 LLM 人工智能提供商通常不愿意提供有关其模型的信息，这使得监督和问责变得非常困难。
法学硕士垄断。鉴于开发、培训和运营法学硕士所需的大量资源，市场高度集中于少数拥有必要知识和资源的大型科技公司。幸运的是，越来越多的开源LLM进入市场，让开发者、AI研究人员和社会更容易理解和操作LLM。
偏见和歧视。有偏见的法学硕士模式可能会导致不公平的决定，往往会加剧歧视，尤其是针对少数群体的歧视。同样，透明度对于更好地理解和解决潜在偏见至关重要。
隐私问题。法学硕士接受的培训主要是从互联网上不加区别地提取大量数据。通常，它通常包含个人数据。这可能会导致数据隐私和安全问题和风险。
道德考虑。法学硕士有时会导致对我们的生活产生严重影响的决定，对我们的基本权利产生重大影响。我们在另一篇文章中探讨了生成式人工智能的道德规范。
环境考虑。研究人员和环境倡导者对法学硕士培训和运营相关的环境足迹提出了担忧。专有法学硕士很少发布有关其消耗的能源和资源或相关环境足迹的信息，这对于这些工具的快速采用来说是一个极大的问题。
LLM的不同类型和例子
法学硕士的设计使其模型极其灵活且适应性强。这种模块化尤其转化为不同类型的法学硕士：
零机会法学硕士。这些模型能够在没有接受任何训练示例的情况下执行任务。例如，假设一个法学硕士能够根据这些新单词与文本其余部分的位置和语义关系来理解新术语。
LLM 微调。对于开发人员来说，接受预先训练的法学硕士并针对特定目的使用新数据对其进行微调是很常见的。要了解有关 LLM 微调的更多信息，请阅读我们的文章LLaMA 微调 2：自定义大型语言模型的分步指南。
特定领域的法学硕士。这些模型专门设计用于捕捉特定领域或部门（例如医疗保健或法律）的术语、知识和特殊性。在开发这些模型时，选择精选的训练数据非常重要，以便模型满足相关领域的标准。
如今，专有和开源法学硕士的数量正在迅速增长。您可能已经听说过 ChatGPT，但 ChatGPT 不是 LLM，而是构建在 LLM 之上的应用程序。具体来说，ChatGPT 运行在 GPT-3.5 上，而 ChatGPT-Plus 运行在目前最强大的 LLM GPT-4 上。要了解有关如何使用OpenAI GPT 模型的更多信息，请阅读我们的文章在 Python 中使用 OpenAI API 使用 GPT-3.5 和 GPT-4。
您可以在下面找到其他受欢迎的法学硕士的列表：
伯特。 BERT 于 2018 年在 Google 上搜索并发布了开源代码，是最早的现代法学硕士之一，也是最成功的法学硕士之一。查看我们的文章什么是 BERT？了解有关这个经典法学硕士的一切。
PaLM 2。PaLM 2是比其前身 PaLM 更先进的法学硕士，PaLM 2 是为 Google Bard 提供支持的法学硕士，Google Bard 是与 ChatGPT 竞争的最雄心勃勃的聊天机器人。
LLaMa 2。LLaMa 2 由 Meta 开发，是市场上最强大的开源 LLM 之一。要了解有关此和其他开源法学硕士的更多信息，我们建议您阅读我们的专门文章，其中包含8 个最佳开源法学硕士。
结论
法学硕士正在推动当前生成式人工智能的繁荣。潜在的应用非常广泛，以至于包括数据科学在内的所有部门和行业都可能受到未来采用法学硕士的影响。
可能性是无限的，但风险和挑战也是无限的。凭借其变革性的性质，法学硕士引发了人们对未来以及人工智能将如何影响劳动力市场和我们社会的许多其他方面的猜测。这是一场重要的辩论，必须坚决、集体地解决，因为利害攸关。
DataCamp 致力于为每个人提供全面、可访问的资源，以跟上人工智能发展的最新动态。一探究竟：
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哈维尔·卡纳莱斯·卢纳的照片
作者
哈维尔·卡纳莱斯·卢纳
我是一名自由数据分析师，与世界各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也是一名拥有 2 年以上经验的数据科学讲师。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science and Analytics Vidhya 等知名网站上。 作为一名具有政治学和法律背景的数据科学家，我的目标是工作在公共政策、法律和技术的相互作用中，利用思想的力量来推广创新的解决方案和叙述，帮助我们应对气候危机等紧迫的挑战。我认为自己是自学成才的，是一个不断学习的人，