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蚂蚁集团任命新合规负责人

admin 06-13 【科技】 942人已围观

摘要用监督，可提高大模型可靠性近年来，随着深度学习技术的不断发展，各行业开始将其应用到实际生产中，而大模型的可靠性成为了关注的焦点。对于大模型来说，一个小的错误可能导致整个模型失效，因此如何提高大模型的可

用监督，可提高大模型可靠性

近年来，随着深度学习技术的不断发展，各行业开始将其应用到实际生产中，而大模型的可靠性成为了关注的焦点。对于大模型来说，一个小的错误可能导致整个模型失效，因此如何提高大模型的可靠性成为了当前需要解决的问题。

蚂蚁集团何征宇认为，用监督的方式可以有效提高大模型的可靠性。监督是指在训练阶段，通过标记数据的方式来指导模型学习，从而降低模型所出现的错误率。

具体来说，何征宇提出了以下三个方面的监督方式：

1.数据标记：数据标记是指将数据进行标记，为模型提供学习的信息。对于大模型来说，标记数据可以提高模型的学习效率，减少模型的错误率。

2.实时监控：实时监控是指对模型的输出结果进行分析，及时发现错误，并进行调整。通过实时监控，可以避免模型出现大规模错误。

3.精细调整：精细调整是指对模型进行微调，优化其性能。通过精细调整，可以进一步提高模型的可靠性。

除了监督之外，何征宇还提出了以下几点建议：

1.加强数据安全：大模型的可靠性与数据的安全密切相关，因此需要加强数据的保护，防止数据被篡改或泄露。

2.多样化数据源：为了避免数据偏差导致模型出现错误，需要多样化的数据源。

3.持续更新模型：模型需要不断地进行更新和优化，以保持其可靠性和性能。

用监督的方式可以有效提高大模型的可靠性。而在实际应用中，还需加强数据安全、多元化数据源，持续更新模型等方面的工作，从而进一步提高大模型的可靠性。