机构名称：
¥ 3.0
我们在整个模型培训和开发过程中进行了评估，包括在启动模型之前进行的最终扫描。在以下评估中，我们测试了各种方法，以最佳在给定类别中的功能，包括自定义脚手架和在相关的情况下提示。生产模型的确切性能数可能会因最终参数，系统提示和其他因素而有所不同。我们使用标准的引导程序来计算PASS的95％置信区间，该步骤为每个问题重新示例尝试以近似度量的分布。默认情况下，我们将数据集视为固定的，仅重新采样尝试。虽然广泛使用，但此方法可能会低估非常小的数据集的不确定性，因为它仅捕获采样方差而不是所有问题级方差。换句话说，此方法解释了模型在多次尝试（采样差异）的相同问题上的随机性，而不是问题难度或通过率（问题级别差异）的变化。这可能会导致过度紧密的置信区间，尤其是当问题的通过率接近0％或100％而几乎没有尝试时。我们报告这些置信区间，以反映评估结果的固有变化。在审查了准备评估的结果后，安全咨询小组[3]将深层研究模型归类为总体中等风险，包括中等的网络安全风险，说服力，CBRN，模型自治。这是模型第一次被评为网络安全风险。
深层研究系统卡
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