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Gradient Boosting Decision Trees
Gradient Boosting Decision Trees
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从早期内部状态预测LLM的可控性
研究人员开发了一种方法，可以通过激活引导来预测控制大型语言模型（LLM）的成功率。通过在生成过程早期分析模型的内部状态，他们可以预测引导干预是否有效。该方法使用梯度提升决策树分类器，在未见过概念上实现了0.7的宏F1分数，并能以降低的计算成本优化引导强度。
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New GBDT Training Method Hides Record IDs for Enhanced Privacy
Researchers have developed a new method for training Gradient Boosting Decision Trees (GBDTs) on vertically partitioned data while preserving the anonymity of record identifiers. This approach addresses the security vul…