「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

SHIELD: Evaluation and Defense Strategies for Copyright Compliance in LLM Text Generation

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は機械学習を変革しましたが、著作権を侵害する … 続きを読む →

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Differentiating Choices via Commonality for Multiple-Choice Question Answering

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 すべての選択肢が質問に関連しており、意味的に類似している場合、多肢選択質問 … 続きを読む →

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Inference-Time Selective Debiasing

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 私たちは選択的バイアス軽減を提案します。これは、モデルの再トレーニングが法 … 続きを読む →

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Large Language Models are Good Attackers: Efficient and Stealthy Textual Backdoor Attacks

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 自然言語処理 (NLP) 分野の急速な進歩に伴い、トレーニング データの需 … 続きを読む →

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Watch Out for Your Guidance on Generation! Exploring Conditional Backdoor Attacks against Large Language Models

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) に対する主流のバックドア攻撃は通常、入力イン … 続きを読む →

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Tracing Privacy Leakage of Language Models to Training Data via Adjusted Influence Functions

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) によって生成される応答には、個人や組織からの … 続きを読む →

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What Makes and Breaks Safety Fine-tuning? A Mechanistic Study

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 安全性の微調整は、大規模言語モデル (LLM) を人間の好みに合わせて安全 … 続きを読む →

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Verifiable by Design: Aligning Language Models to Quote from Pre-Training Data

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 Fluent 世代の大規模言語モデル (LLM) を信頼するには、人間が信 … 続きを読む →

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Against All Odds: Overcoming Typology, Script, and Language Confusion in Multilingual Embedding Inversion Attacks

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、敵対的攻撃、バックドア攻撃、埋め込み反転 … 続きを読む →

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Leveraging Fine-Tuned Retrieval-Augmented Generation with Long-Context Support: For 3GPP Standards

投稿日: 2024年8月22日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、大規模言語モデル (LLM) が電気通信の技術標準に苦戦し … 続きを読む →

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