AI中的推理、鲁棒性和人类反馈 - Max Bartolo (Cohere)

本文总结了与Cohere的Max Bartolo博士的播客讨论，重点关注机器学习模型开发的关键方面。 讨论涵盖了模型推理、评估和鲁棒性，包括用于动态基准测试的DynaBench平台。 它还深入探讨了以数据为中心的AI、模型训练的挑战以及人类反馈的局限性。 还提到了影响函数、模型量化和PRISM项目等技术细节。 讨论强调了构建可靠且无偏见的AI系统的复杂性，强调了严格评估和解决潜在偏见的重要性。

• •模型推理和验证对于AI的可靠性至关重要。
• •像DynaBench这样的动态基准测试平台对于评估模型性能至关重要。
• •人类反馈存在局限性，需要在AI开发中仔细考虑。