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distilgpt2
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ChaosProbe 方法揭示了冻结 Transformer 模型中的结构
研究人员开发了 ChaosProbe，一种分析冻结 Transformer 模型内部结构的新颖方法。该技术使用确定性神经混沌启发式变换来创建基于响应的输入嵌入空间指纹。概念验证研究表明，ChaosProbe 可以成功识别模型家族以及 GPT-2、DistilGPT2、BERT-base-uncased 和 RoBERTa-base 等模型之间的关系。
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Google 的 AMS 工具在三个测试的 LLM 中发现关键安全缺陷
Google Cloud 已开源 AMS（Activation Model Scanner），一个用于分析模型激活空间几何结构以验证安全训练的工具。与传统的行为测试不同，AMS 直接检查模型的权重是否存在安全对齐的证据。对三个开源模型（TinyLlama、distilgpt2 和 Qwen2.5-0.5B）的初步测试均得出“CRITICAL”评级，表明缺乏有效的安全训练或与安全基准存在显著偏差。