1 简介................................................................................................................................................ 5
1 Introduction ............................................................................................................................................ 3
1 简介................................................................................................................................................ 2
深度(m)空不穿孔的空穿孔管仅管道和杆0–1199 $ 13 500 $ 23 692 $ 23 692 $ 44 235 $ 50 294 1200-1999 $ 13 500 $ 13 500 $ 57 997 $ 82 997 $ 82 $ 78 995 $ 124 206 $ 129 626 3000+ $ 13 500 $ 139 342 $ 157 690 $ 267 915
摘要大型语言模型(LLMS)的最新出现已在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能,但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面,它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下,我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM(Chatgpt,Flan-T5 UL2,TK-Instruct和Alpaca),英语中的NLP任务,包括指定的实用性识别(NER),问题(NER),求解(QA),涉及(QA),涉及(qa),resitation(qa),更多。我们的总体结果表明,这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能,即使他们以前从未遇到过这些任务的示例,尤其是在质量检查任务中表现出色。但是,我们还观察到,分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型(例如PubMedbert)实现的性能。最后,我们注意到,在所有研究任务中,没有一个LLM胜过所有其他LLM,某些模型比其他模型更适合某些任务。
●“通过设计安全”过程。设计实践的安全涉及开发人员和建筑师识别非功能安全要求,创建威胁模型并在编码之前合并安全考虑。●管理开源风险。虽然开源软件中脆弱性修补的实践近年来稳步改善,但开源软件中脆弱性引起的潜在责任提高了赌注。在选择遵守安全最佳实践的开源库时,组织将需要严格行使严格的行为,例如开源安全基金会最佳实践徽章计划。●审核步道。许多安全活动,例如威胁或开发人员教育,都是临时进行的。例如,安全领导者和软件开发人员可能会对所构建的软件有潜在的风险。最终结果是教育性的,但可能不会产生有关软件中哪些特定风险的任何后续成果。但是,如果软件制造商需要证明遵守行业所接受的最佳实践,则缺乏证据将是一个问题。