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Oladimeji Anthonio
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研究人员在无需权重合并的情况下对五种不同的语言模型进行了对齐
研究人员开发了一种方法，可以在不合并权重的情况下对五种不同的语言模型（包括来自不同组织的Transformer模型和一种状态空间模型）的内部表征进行对齐。通过分析模型激活，他们发现这些模型在处理文本的方式上存在统计上稳健的对应关系，尤其是在它们的最后几层。这种对齐允许使用广义普罗克拉斯分析创建一个共享的表征空间，该空间在探针集上表现出很强的检索准确性，并能迁移到不熟悉的语法结构，尽管在数学和逻辑符号方面效果较差。尝试使用这个共享空间作…
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医疗AI模型在从英语切换到豪萨语时表现出显著的安全漂移
一篇新近发表在arXiv上的研究揭示，当从英语切换到豪萨语时，可部署的医疗语言模型在临床正确性方面出现了显著下降。研究人员发现，虽然一个前沿模型在豪萨语中保持了高准确率，但较小的、可在本地部署的模型性能却大幅下降，甚至产生了有害的响应。这种漂移在各种医疗条件下都有观察到，并归因于模型类别而非语言本身，这凸显了低资源医疗环境中AI跨语言安全性的关键差距。