Jul, 2024

探索大型语言模型鲁棒性的规模趋势

TL;DR本文研究了大型语言模型在规模扩展下的鲁棒性,填补了现有对于鲁棒性与模型规模之间关系的研究空白。文章提出了通过对抗性训练来提升模型的鲁棒性这一新方法,并发现更大的模型在这种训练下能显著提升其反应能力,而在缺乏明确防御机制的情况下,则几乎没有规模的益处。这一发现对理解和改进语言模型的安全性具有重要意义。