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RESEARCH · CL_147728 · Jul 16 · 17:56

研究揭示大型语言模型预训练数据易受网络内容投毒攻击

一篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLM）预训练数据易受投毒攻击的脆弱性。该研究表明，恶意内容可以通过公共讨论界面注入，这种方法难以检测和缓解。为解决此问题，研究人员开发了一种名为HalfLife的新型分析工具，用于估算网络爬取训练数据中对抗性内容的包含情况，并指出第三方网页内容是一个潜在的攻击向量。