Personalización y Seguridad: Riesgos y Mitigaciones en LLMs Personalizados
Descubre el primer análisis completo de seguridad en LLMs personalizados: mecanismos, riesgos, mitigaciones y evaluación. ¡Protege tus modelos!
#representación de usuario
FOUNDv2: Tokenizadores cuantizados unificados para representación de usuarios
FOUNDv2 unifica datos de usuarios en tokens discretos, reduce costos y es escalable. Descubre cómo mejora la representación de usuarios.