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信通院发布《人工智能伦理治理研究报告(2023年)》

2023年12月26日,中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)在“2024中国信通院ICT深度观察报告会”科技伦理治理分论坛上发布了《人工智能伦理治理研究报告(2023年)》。 报告在总结人工智能伦理治理有关概念和特点的基础上,对人工智能生成内容、自动驾驶、智慧医疗三个典型应用场景的伦理风险进行分析,并结合国内外人工智能伦理治理实践,提出人工智能伦理治理的四点展望,以期为更加广泛深入的讨论提供参考。 报告核心观点 1. 人工智能伦理风险挑战亟需关注 目前,人工智能引发的伦理挑战已从理论研讨变为现实风险。在技术研发阶段,由于人工智能技术开发主体在数据获取和使用、算法设计、模型调优等方面还存在技术能力和管理方式的不足,可能产生偏见歧视、隐私泄露、错误信息、不可解释等伦理风险。在产品研发与应用阶段,人工智能产品所面向的具体领域、人工智能系统的部署应用范围等将影响人工智能伦理风险程度,并可能产生误用滥用、过度依赖、冲击教育与就业等伦理风险。对于人工智能生成内容、自动驾驶、智慧医疗等典型应用场景,需要根据风险发生频率、影响范围、影响程度等评估主要风险。 2. 人工智能伦理治理是应对人工智能风险...

在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现

引言 自然语言处理 (NLP) 领域的进展日新月异,你方唱罢我登场。因此,在实际场景中,针对特定的任务,我们经常需要对不同的语言模型进行比较,以寻找最适合的模型。本文主要比较 3 个模型: RoBERTa、Mistral-7B 及 Llama-2-7B。我们用它们来解决一个常见问题 —— 对灾难相关的推文进行分类。值得注意的是,Mistral 和 Llama 2 是 70 亿参数的大模型。相形之下,RoBERTa-large (355M 参数) 只是一个小模型,我们用它作为比较的基线。 本文,我们使用 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning,参数高效微调) 技术: LoRA (Low-Rank Adaptation,低秩适配) 来微调带序列分类任务头的预训练模型。LoRA 旨在显著减少可训参数量,同时保持强大的下游任务性能。 本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调,使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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