大型人工智能模型 (LAIM) 展示了一些令人印象深刻的性能,其中大型语言模型是最近最突出的例子。然而,经验表明它们会带来严重的安全问题。本文系统化了我们关于构建任意准确和安全的机器学习模型的根本不可能性的知识。更准确地说,我们确定了当今许多机器学习设置的关键挑战性特征。也就是说,高精度似乎需要记忆大量的训练数据集,这些数据集通常是用户生成的,并且高度异构,包含敏感信息和虚假用户。然后,我们调查了统计下限,我们认为,这构成了设计具有强大安全保障的高精度 LAIM 的可能性的令人信服的案例。
目录描述 LLM 简介,以及它们如何进一步完善数据科学家的工具包。学生将学习开发 LLM,并将其应用于数据科学流程。建议准备:熟悉 Python 课程描述 本课程专为寻求探索生成式 AI 前沿世界的数据科学学生而设计,特别关注大型语言模型 (LLM)。本课程将为学生提供利用 LLM 所需的知识和技能,使其适用于许多应用程序。在整个课程中,学生将获得利用生成式 AI 完成定制机器学习任务的策略。学生将掌握使用最先进的 LLM 的快速工程,并结合使用向量嵌入的现代文档检索技术。本课程将介绍 LLM 提示的高级技术,例如检索增强生成 (RAG) 和知识图谱。本课程还将介绍用于图像和其他类型数据的其他生成式 AI 方法,例如扩散模型。在本课程结束时,学生将能够应对现实世界的挑战并使用生成式 AI 开发创新解决方案。学习目标 完成课程后,学生将能够做到以下几点:
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受控的煮沸管理是一个关键挑战。船上的低温坦克需要在飞机不运行的情况下最大程度地减少沸腾的时间。在飞行的所有阶段中,提取的氢气需要应对由燃料电池系统本身和周围环境引起的热流引起的储罐内的沸腾。如果无法实现这一目标,则存储系统将需要主动冷却系统或增强的绝缘材料,均增加重量。最关键的时期将是在飞行前后的地面上持有时间,这些时间可以确定存储系统的设计要求。
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提供有资格充当替代人的所有人的姓名,地址和电话号码(办公室和家庭),他们可以在一天中的任何时间,每周7天就可以联系,并且他们对设施(包括运营和紧急程序)的设施非常了解。如果列出了一个以上的人,则应将一个人命名为主要替代方案,而其他人应按照他们承担责任为候补的顺序列出。替代物应能够通过品牌和配方提供当前库存农药的清单。
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基于 Web 的软件包“能够通过高级流程和功能功能对业务需求进行建模,直至组件级别”。Mxi 自己的解决方案“Maintenix”于 1996 年推出,处于第三代水平。Elliott 认为,相较于竞争对手的产品,这是一个优势,因为竞争对手的产品必须通过 Web 功能进行改装才能达到第三代。Schaeuffele 表示,另一个趋势是,越来越多公司进入一流系统的一级市场,“而此前,人们只考虑 ERP [企业资源规划] 类型的系统”。他认为,对于 SAP 和 Oracle 等通用 ERP 产品提供商而言,“反映航空业的所有特殊规律和条件以及跟上 MRO 领域的变化(规律和客户要求)更加困难”。
本格拉洋流大型海洋生态系统 (BCLME) 位于非洲西南部海岸,从南赤道好望角东部一直延伸到安哥拉北部地缘政治边界附近的安哥拉前线(见图 1)。它涵盖了世界四大沿海上升流生态系统之一,位于海洋的东部边界。与洪堡、加利福尼亚和加那利系统一样,本格拉是海洋生物多样性和海洋食品生产的重要中心。BCLME 独特的水深测量、水文、化学和营养动力学使其成为世界上最富饶的海洋区域之一,年平均初级生产力为每平方米每年 1.25 克碳 - 大约是北海生态系统的六倍。孟加拉湾海洋生态系统的高初级生产力水平支撑着全球重要的生物多样性和浮游动物、鱼类、海鸟和海洋哺乳动物的生物量,而近海和离岸沉积物中则蕴藏着丰富的贵重矿物(特别是钻石)以及石油和天然气储量。沿海地区的自然美景也使一些地区旅游业蓬勃发展,其中许多地区以全球标准来看仍属原始状态。然而,工业污染以及规划和管理不善的沿海开发和近海活动正在导致脆弱的沿海栖息地迅速退化。