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语言障碍:剖析 LLMs 在多语言环境中的安全挑战
本文探讨大型语言模型在多语言环境中的安全挑战,并讨论缓解此类问题的方法。通过比较先进的语言模型对高资源语言和低资源语言下恶意提示的响应,我们发现低资源语言中的恶意提示往往导致不安全的回答,并且语言模型对低资源语言的恶意提示产生更多的无关回答
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5 months ago
用 BREAD 分辨纯糠垩性:一个用于检测文本冗余的开源基准和度量标准
通过创建人工标注的重复的样板代码与合理语言内容之间的基准测试,以及评估 CRED(字符冗余)得分的有效性,为改进过滤方法提供资源,推动低资源语言的清洁语言建模语料库的发展。
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8 months ago
基于自动化技术的复杂主题和小语种中的立场检测:以极化新闻媒体中的移民问题为例
本文旨在研究大型语言模型在对于语言数据集难以获得的语言,如形态复杂、资源较少的语言中进行自动立场检测的适用性,同时探索了 ChatGPT 作为一种全零样本分类器的可行性,结果表明 ChatGPT 的性能可与有监督学习相当。最佳模型的应用还可
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a year ago
利用大语言模型学习低资源语言的翻译质量评估
使用大型语言模型,无需人工注释,将合成数据集混合到现有数据集中,可以提高低资源语言的 BLEURT 模型性能。
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a year ago
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