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探索聊天模型的后门漏洞
最近的研究表明，大型语言模型（LLMs）容易受到称为后门攻击的安全威胁。本研究揭示了在聊天模型上实现的一种新颖的后门攻击方法，通过在不同轮次的用户输入中分发多个触发场景，并只在历史对话中出现了所有触发场景时激活后门，从而实现了高攻击成功率。
PDF3 months ago
PEFT-MedAware: 医疗意识的大型语言模型
利用参数高效微调（PEFT）技术，本研究提出了一种专用的 PEFT-MedAware 模型，使用 16,407 个医学问答对的特定数据对 Falcon-1b 大型语言模型进行优化，仅利用其 0.44% 的可训练参数，提高计算效率。该模型通过
PDF7 months ago
EMNLP能否理解情境？ChatGPT 的实验测试
ChatGPT 在跟踪情境状态方面存在性能下降，主要是由于其非持久性的上下文记忆以及易受虚构更新的影响。
PDF8 months ago
Parrot: 通过学习提问增强多轮聊天模型
通过引入 Parrot，一种具有高可扩展性的解决方案，我们在多轮对话中自动生成高质量的指导语料，并利用这些语料来提高聊天模型在多轮对话中的效果。
PDF9 months ago
Baize：一个基于数据自聊的开源聊天模型，并具有参数高效调优功能
本文提出了 Baize 模型，该模型通过利用 ChatGPT 自身进行对话，自动生成具有高质量的多轮对话语料库，并使用参数高效调整来增强 LLaMA，该模型在最小化潜在风险的防护栏下在多次对话方面表现良好。
PDFa year ago