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NoiSec: 利用噪声提高对抗性和后门攻击的安全性
通过研究敌对攻击和后门攻击的共同特点，我们提出了一种基于噪声的检测器 NoiSec，它仅利用噪声来检测任何恶意数据的篡改，实验证明 NoiSec 在多种攻击情景下表现卓越。
PDF16 days ago
UniDM：面向大语言模型的数据操作统一框架
研究通过利用大语言模型（LLMs）和自动化上下文检索，设计了一个统一框架 UniDM，用于解决数据操作任务，并在各种基准测试中展现出极高的通用性和先进性能。
PDF2 months ago
多臂攻击的最优零样本检测器
在一个恶意行为者使用多臂攻击策略操纵数据样本的情景中，本文的中心目标是通过检测输入的任何改动来保护数据。我们采用了一种信息理论的防御方法，通过最优地汇总多个探测器的决策，消除了对训练数据的需求，并且在实验中展示了我们提出的解决方案的有效性。
PDF4 months ago
纠正机器遗忘
机器学习模型面对大规模互联网数据集引起的数据完整性挑战，本研究探讨在检测到数据被篡改或错误时模型开发者能够做出的应对措施。我们将 “修正机器遗忘” 定义为解决训练模型中受未知篡改影响数据的问题，尽管只能知道受影响样本的一个小部分。我们发现修
PDF4 months ago
pose-format：用于查看、增强和处理.pose 文件的库
这篇论文介绍了 pose-format，它是一个综合工具包，通过提供统一、灵活和易于使用的接口来解决姿势数据管理和分析的复杂性。pose-format 具有专门的文件格式，可以封装多种类型的姿势数据，适用于图像和视频数据。该工具包还与 Nu
PDF9 months ago
TableGPT：将表格、自然语言和指令统一为一体的 GPT 模型
TableGPT 是一个统一的 fine-tuned 框架，它使用外部功能命令使大型语言模型能够理解和操作表格，具有与表格无缝交互的能力，使数据操作、可视化和报告生成更加简便、易用、高效，其核心概念是全局表格表示，同时支持数据流程、查询拒绝
PDFa year ago
大型语言模型能否模拟半结构化访谈的归纳主题分析？对方法和模型限制的探讨和挑战
本文利用 GPT 3.5-Turbo 作为大型语言模型，试图将其应用于主题分析的质性研究中。尽管大型语言模型的应用在人类主题分析中存在争议，但研究结果证明该模型在一定程度上可以协助主题提取。本研究不旨在取代人类分析师，而是探索大型语言模型对
PDFa year ago
从自然语言到代码：利用数据进行程序合成
本文提出了一种利用输入数据对候选程序程序进行语义重新排序，并结合高低温度混合的技术，能够有效提升在数据操作领域中使用大型语言模型生成正确程序的准确性。
PDFa year ago
改善孟加拉语假新闻检测性能的方法：平衡处理和模型堆叠
本文介绍了多种解决不平衡数据集问题的方法，同时提出了一种能够在数据不平衡时提高性能的技术，并将其应用于 BangFakeNews 数据集，结果表明使用数据操纵技术，如 SMOTE，可以获得 93.1% 的 F1 分数，而使用非数据操纵方法，
PDF2 years ago
EMNLP通过数据综合，增强和课程来缓解抽象摘要中的数据匮乏
通过数据合成、数据增强、课程学习等方法，不需要额外的数据，即可改善抽象摘要模型的性能。研究表明，采用这三种方法可以在两个摘要模型和两个不同的小数据集上改善抽象摘要。此外，当分别应用和组合使用这些技术时，它们都可以提高性能。
PDF3 years ago
ACL基于能量的未知意图检测与数据操作
本文提出一个使用能量分数来实现未知意图检测的方法，该方法可用于任何分类器，并通过数据操作生成高质量的无分布语音以填补实践中收集困难的空缺，实验结果表明，这种能量检测器可在两种基准数据集上实现最先进的结果。
PDF3 years ago
学习数据操作以进行增强和加权
本文介绍了一种新的方法，它支持使用相同的梯度算法学习不同的数据操作方案。这种方法基于监督学习和强化学习之间的联系，并调整来自强化学习的现成奖励学习算法，用于联合数据操作学习和模型训练。通过学习文本转换网络和动态适应数据样本重要性来展示数据扩
PDF5 years ago
规范化：一种预处理阶段
本文提出了一种新的归一化技术：整型缩放归一化，旨在解决数据范围问题，并使用各种数据集来展示该技术。
PDF9 years ago