白和黑盒模型训练区别大吗
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BPO:灵活的 Prompt 对齐优化技术
在对齐技术上花费大量的时间与精力。但,随着模型规模变大,基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。因此,我们提出另外的一种方案,即**黑盒提示对齐优化技术(Black-box Prompt Optimization)** ,通过优化用户指... 区别是什么?** **答:**与PPO和DPO相比,BPO最大的优势在于不需要训练原本的LLM,只需要额外训练一个较小的模型即可,并且我们的实验证明这两种技术是可以相结合的。**,通过优化... 区别是什么?**答:与PPO和DPO相比,BPO最大的优势在于不需要训练原本的LLM,只需要额外训练一个较小的模型即可,并且我们的实验证明这两种技术是可以相结合的。、需求管理、开发管理、软件系统设计 (易用性设计、设计模式)、软件系统建模(结构化设计、UML)、软件系统构建、软件测试(黑盒、白盒、回归、单元、集成、路径覆盖... 请说明A和B两种设计模式的区别和联系;二是方案分析与选择类:- 请指出选用xxx技术方案存在的问题,限200字以内;- 项自组最终使用了xxx技术方案,请分析采用xxx技术方案的原因;- 请分析N种技术方案的优势和劣势...
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关于 AIOps、AI 人像写真、云上 AI 应用训练与推理的感想 |社区征文
FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力、支持资深开发者使用pyth... 谁来对第三方模型的合法性、安全性、准确性进行保证?由此引发的任何损害他人的责任问题谁来承担? 这块还是一个巨大的黑盒,需要行业与政府制定相应的政策来规范与约束。- 第二点我想提的点是,各大厂商各造各的大...
一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文
**好处:** 以黑盒视角重点保障关键域名、服务功能,从客户端最直接感受,做质量管控,比如下面六种场景:**(1)服务质量优化**从全球模仿用户访问服务,获取各种业务场景(电商网站性能、API 测试等)的服务质量指标。... 业界认可的服务监控模型如上所示:越往上的指标越少(容易辨别是什么问题),越往下约多(分析维度多)。建立云原生业务质量监控的步骤如下:1. 确定业务监控目标:明确需要监控的业务指标,如响应时间、成功率、用户满...
字节跳动亿级DAU客户端发布最佳实践
但大部分的内容和理念应该是相通的;本来我之前想的是,如果能到场的话,我会做一个现场的调研,看下到场的做客户端的同学比例;不过既然现在没有这个机会,我先简单介绍服务端和客户端的发布流程的区别:![]()其实这... 准入准出规范上差别很大,举个例子,一些小业务在上线之初,可能都没有灰度阶段,你如果非得拿一套发布的全家桶模板往给他套上,逼着他必须走一个复杂的灰度流程,对于业务方来说其实是一个拖累,而不是提效;第二:解构平...
Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践
诚然这大大减轻了业务开发同学的心智负担,让其可以更专注于业务本身,但却给可观测性带来了巨大的挑战:* **盲点多****基础设施逐渐“黑盒”化**,应用往往仅仅是较薄的一层,如果这个时候继续沿用传统 APM ... 我们先来回顾一下可观测性成熟度模型经典分层:,管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构... 原本很多系统采用的是Volcano模型(open-next-close语义,参考[Volcano](https://ieeexplore.ieee.org/document/273032/keywords)),传统Volcano模型是典型的tuple-at-a-time的处理方式,CPI比较高,且无法做loop pipel...
