Securing Reliability: A Brief Overview on Enhancing In-Context Learning for Foundation Models

要約

基礎モデル (FM) が AI の状況を形成し続けるにつれて、インコンテキスト学習 (ICL) パラダイムは繁栄しますが、毒性、幻覚、格差、敵対的脆弱性、不一致などの問題にも直面します。
FM の信頼性と責任を確保することは、AI エコシステムの持続可能な発展にとって極めて重要です。
この簡潔な概要では、ICL フレームワーク内で FM の信頼性と信頼性を高めるための最近の進歩を調査し、それぞれに対応するサブ目標を持つ 4 つの主要な方法論に焦点を当てます。
この論文が、安全で信頼できる FM を構築し、安定した一貫した ICL 環境を促進し、その広大な可能性を解き放つことに努めている研究者や実践者に貴重な洞察を提供できることを心から願っています。

要約(オリジナル)

As foundation models (FMs) continue to shape the landscape of AI, the in-context learning (ICL) paradigm thrives but also encounters issues such as toxicity, hallucination, disparity, adversarial vulnerability, and inconsistency. Ensuring the reliability and responsibility of FMs is crucial for the sustainable development of the AI ecosystem. In this concise overview, we investigate recent advancements in enhancing the reliability and trustworthiness of FMs within ICL frameworks, focusing on four key methodologies, each with its corresponding subgoals. We sincerely hope this paper can provide valuable insights for researchers and practitioners endeavoring to build safe and dependable FMs and foster a stable and consistent ICL environment, thereby unlocking their vast potential.

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