两个朋友,一个黑人和一个西班牙人,并肩骑行穿过一条鲜花相连的美丽街道……” 对  的影响 这是一个被推送到实际环境的算法示例,大概是在经过测试和评级之后。然而事情却出了严重的错误。 双子座图像生成的问题说明了谷歌的算法如何导致意外的偏见,例如在谷歌的评论系统算法中发现的有利于大品牌网站的偏见。 算法调整的方式可能是解释搜索结果页面 (SERP)中意外偏差的一个原因。 算法调整导致意想不到的后果 谷歌的图像生成算法失败导致无法创建白人图像,这是由于算法调整方式导致的意外后果的一个例子。 调优是调整算法的参数和配置以改进其性能的过程。

在信息检索的背景下

这可以是提高搜索结果的相关性和准 希腊电话号码 确性的形式。 预训练和微调是训练语言模型的常见部分。例如,预训练和调优是 BERT 算法的一部分,该算法用于谷歌自然语言处理 (NLP) 任务的搜索算法。 谷歌关于BERT股票的公告: “然后可以针对问答和情感分析等小数据 NLP 任务对预训练模型进行微调,与从头开始对这些数据集进行训练相比,可大幅提高准确性。 …我们发布的模型可以在几个小时或更短的时间内针对各种 NLP 任务进行微调。

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