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实体 Di Zhang

Di Zhang

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  1. TOOL · CL_154042 ·

    新研究将大型语言模型容量与对抗性迁移下的安全性提高联系起来

    一篇新研究论文介绍了一个用于大型语言模型（特别是Transformer）上下文学习（ICL）的鲁棒元学习框架。该框架通过分析模型容量、上下文示例数量与最大安全扰动半径之间的关系，为对抗性分布迁移提供了理论保证。研究结果表明，在这些迁移下，更大的模型本质上更安全，鲁棒性与模型容量的平方根成正比。