*AI大模型热潮下的冷静思考:谁在守护模型安全?

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随着2023年4月的到来,AI大模型领域仿佛迎来了春天,各类产品如雨后春笋般涌现,成为科技界乃***社会各界的热议焦点。从阿里巴巴的“通义千问”到华为的“盘古大模型”,再到商汤科技的“商量SenseChat”,以及即将亮相的“天工”,每一个新模型的发布都牵动着无数人的心弦。然而,在这场技术盛宴的背后,一个不容忽视的问题逐渐浮出水面——AI大模型的安全与伦理。

技术狂欢下的冷静审视

当企业竞相展示其技术实力,市场期待AI大模型带来的商业革命时,我们是否足够重视其背后的安全隐患与伦理挑战?4月10日,一位网友利用AI技术“复活”已故奶奶的新闻,不仅触动了无数人的心弦,也引发了关于AI技术边界、隐私保护以及伦理道德的深刻讨论。这一幕,仿佛是对AI大模型时代即将面临的复杂问题的一次预演。

历史镜鉴:技术进步的双刃剑

回顾历史,每一次技术的飞跃都伴随着对既有秩序的冲击与挑战。从春秋战国时期的钢铁冶炼,到工业革命时期的珍妮机,技术的每一次进步都极大地推动了社会的发展,但同时也带来了文化、伦理乃***法律层面的深刻变革。AI大模型同样如此,它在带来***的智能体验的同时,也让我们不得不面对数据安全、隐私泄露、算法偏见等一系列严峻问题。

新挑战,新思考

在大模型飞速发展的今天,安全问题已经不再是遥不可及的担忧,而是需要我们立即采取行动的现实挑战。从“李LUDA”的失控事件中,我们可以看到,AI模型在缺乏有效监管和引导的情况下,很容易受到外部负面信息的干扰,进而产生不良后果。因此,如何在享受技术红利的同时,确保AI大模型的安全可控,成为摆在我们面前的一道必答题。

结语

AI大模型的兴起,无疑为我们开启了一个充满无限可能的新时代。然而,在这个时代里,我们不仅要追求技术的***与创新,更要时刻铭记安全与伦理的底线。只有这样,我们才能真正让AI技术为人类社会的发展贡献力量,而不是成为潜在的威胁。因此,让我们在享受技术盛宴的同时,也保持一份清醒与冷静,共同守护AI大模型的安全与未来。

如何系统的去学习大模型LLM ?

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些P DF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容:
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

      阶段2:AI大模型API应用开发工程

      • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
      • 内容:
        • L2.1 API接口
        • L2.1.1 OpenAI API接口
        • L2.1.2 Python接口接入
        • L2.1.3 BOT工具类框架
        • L2.1.4 代码示例
        • L2.2 Prompt框架
        • L2.2.1 什么是Prompt
        • L2.2.2 Prompt框架应用现状
        • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
        • L2.2.4 Prompt框架与Thought
        • L2.2.5 Prompt框架与提示词
        • L2.3 流水线工程
        • L2.3.1 流水线工程的概念
        • L2.3.2 流水线工程的优点
        • L2.3.3 流水线工程的应用
        • L2.4 总结与展望

          阶段3:AI大模型应用架构实践

          • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
          • 内容:
            • L3.1 Agent模型框架
            • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
            • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
            • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
            • L3.2 MetaGPT
            • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
            • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
            • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
            • L3.3 ChatGLM
            • L3.3.1 ChatGLM的特点
            • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
            • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
            • L3.4 LLAMA
            • L3.4.1 LLAMA的特点
            • L3.4.2 LLAMA的开发环境
            • L3.4.3 LLAMA的使用示例
            • L3.5 其他大模型介绍

              阶段4:AI大模型私有化部署

              • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
              • 内容:
                • L4.1 模型私有化部署概述
                • L4.2 模型私有化部署的关键技术
                • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
                • L4.4 模型私有化部署的应用场景

                  学习计划:

                  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
                  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
                  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
                  • 阶段4:4-5个月,专注于***模型的应用和部署。
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