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English(EN) Less Data, More Security: Advancing Cybersecurity LLMs Specialization via Resource-Efficient Domain-Adaptive Continuous Pre-training with Minimal Tokens

新方法用更少数据增强网络安全大语言模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为领域自适应持续预训练（DAP）的资源高效方法，用于网络安全任务的大语言模型（LLMs）专业化。他们使用了一个精选的1.26亿词语料库和一个分布式FSDP流水线，适配了Llama-3.1-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B和Llama-3.3-70B-Instruct模型。适配后的Llama-3.3-70B-Ins-DAP模型在使用显著少于同类模型的训练数据的情况下，在三个网络安全基准测试中取得了最先进的性能。 AI

影响 这项研究展示了一种更有效的方法来创建专门的网络安全AI模型，有可能降低计算成本并加速威胁分析AI助手的开发。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍大语言模型适配新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Salahuddin Salahuddin, Ahmed Hussain, Jussi L\"opp\"onen, Toni Jutila ·

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