蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
本报告由商汤科技中国信通院联合发布。报告题目为《2023 大模型可信赖研究报告》。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型逐渐成为人工智能领域的研究热点。然而，随之而来的是数据安全和隐私保护等问题。因此，如何确保大模型的可信赖性，成为了学术界和产业界共同关注的问题。本报告基于 2022 年相关文献，对大模型的可信赖性进行了深入研究，主要包括以下几个方面：1. 大模型的定义和分类：本报告对大模型的定义进行了梳理，包括传统的循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及最新的 Transformer 模型等。同时，对大模型的分类进行了总结，便于读者理解。2. 大模型的训练方法：本报告详细介绍了大模型的训练方法，包括传统的数据增强、正则化等方法，以及近年来提出的预训练、无监督学习等方法。同时，对各种训练方法进行了梳理，并针对不同场景进行了分析。3. 大模型的评估指标：本报告针对大模型的评估指标进行了综述，包括准确率、召回率、F1 值等指标。同时，对各个指标进行了详细解释，便于读者理解。4. 大模型的安全性和隐私保护：本报告对大模型的安全性和隐私保护问题进行了专门讨论。介绍了常见的攻击手段，如对抗性样本攻击、模型隐私泄露等，并提出了相应的应对策略。同时，对大模型的隐私保护方法进行了总结，包括差分隐私、同态加密等方法。本报告对 2023 年大模型的可信赖性进行了深入研究，为学术界和产业界提供了一个有益的参考。我们希望通过本报告，能够帮助大家更好地理解大模型的可信赖性，从而促进大模型技术的发展和应用。在未来，随着人工智能技术的不断进步，大模型可信赖性将成为一个重要研究方向。本报告旨在为相关研究和实践提供一个起点，希望能够为后来者提供有益的启示。
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