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Alexandrine Fortier
Alexandrine Fortier
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LLM输出同质性可能源于预训练，而非仅仅是调优
一项新的研究论文表明，在大型语言模型（LLM）输出中观察到的同质性可能源于预训练阶段，而非仅仅在调优过程中产生。研究发现，语义收敛可以通过监督微调（SFT）被揭示和放大，但不能由其引入。此外，通过单独提示就可以在基础模型中诱导类似指令的崩溃，这表明收敛可能是LLM训练目标的自然结果，使得后调优干预不足以缓解。
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语音语言模型易受后门攻击
研究人员分析了后门攻击如何在语音语言模型中传播。语音语言模型是包含多个相互连接组件的复杂系统。研究结果表明，后门可以传播到整个流程，使所有任务都面临风险。研究揭示了后门的存在或移除很大程度上取决于模型中被攻击的具体组件。此外，该研究挑战了在共享多任务嵌入中，中毒样本可以轻松与良性样本分离的假设，表明当前的过滤防御可能不足。