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Llama3-8B
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通过推理框架增强大型语言模型在癌症生存预测方面的能力
研究人员开发了一个名为OncoReason的新框架，以提高大型语言模型（LLMs）在预测癌症治疗结果方面的可解释性和准确性。这种多任务学习方法训练LLMs执行生存分类、时间回归，并为其预测生成自然语言解释。使用LLaMa3-8B和Med42-8B模型的实验表明，思维链提示（Chain-of-Thought prompting）和组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization）显著提高了预测性能和可…
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新方法过滤用于LLM微调的降级安全数据
研究人员开发了DataShield，一种用于识别和过滤用于微调大型语言模型（LLM）的良性数据集中的降级安全数据的新方法。该方法量化了每个数据样本对模型合规行为的贡献，从而能够隔离高风险子集。在Llama3和Qwen2.5等模型上的实验证明了DataShield在精确定位可能无意中降低LLM安全性（尤其是在开放式问答任务中）的数据方面的有效性。