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QES
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新的QES方法隔离大型语言模型后门，以实现更安全的部署
研究人员推出了一种名为“隔离专家关闭”（QES）的新策略，用于遏制大型语言模型中的后门。与先前阻止后门形成或在训练后净化模型的旧方法不同，QES允许后门形成，但将其隔离在指定的“专家”组件内。然后，可以在部署时通过简单操作禁用此隔离组件，从而在不重新训练或进行广泛过滤的情况下有效中和后门。实证结果表明，QES在很大程度上保留了模型的通用效用的同时，显著降低了攻击成功率。
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新的评估流程用于评估语言大模型在光网络自动化中的应用
研究人员开发了HuGLEN，一个新颖的评估流程，旨在评估语言大模型（LLMs）在光网络自动化中的应用。该流程采用“以LLM为裁判”的方法，并结合专家评分，创建了一种可扩展且可复现的比较方法。该系统旨在根据质量效率得分（QES）对LLMs进行排名，该得分平衡了解释质量和推理成本。结果表明，一个12B参数的LLM取得了最高的QES，证明了其在面向操作员的自动化任务中的最佳权衡。