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soft prompts
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软提示蒸馏增强了设备端大模型的安全性
研究人员开发了一种新方法，可以使大型语言模型（LLM）在资源有限的设备上使用时更安全、更高效。该技术结合使用“软提示”和蒸馏技术，将安全行为从一个守护模型转移到主LLM。与其他的参数高效方法相比，这种方法显著改善了安全性和可用性的权衡，在推理过程中仅需要极少的额外内存和计算资源。
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新的SWAP方法审计软提示以保护版权
研究人员开发了一种名为SWAP（软提示的顺序水印）的新方法，用于保护大型视觉语言模型（如CLIP）使用的软提示的版权。现有的审计技术无效，因为它们要么引入误报，要么在不损害模型主要任务的情况下嵌入功能性触发器。SWAP通过利用CLIP的零样本能力，将水印编码到一种独特的、更复杂的空间中，即通过特定顺序的非分布类（out-of-distribution classes）进行编码。这种方法确保原始预测标签保持不变，从而对模型的性能损害较小…