实体
Yejin Lee
Yejin Lee
PulseAugur coverage of Yejin Lee — every cluster mentioning Yejin Lee across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新框架增强扩散语言模型的安全性
研究人员开发了一个新框架，通过结合自适应引导和重掩码技术来增强扩散语言模型（DLMs）的安全性。该方法旨在防止有害内容在迭代去噪过程中出现，这是DLMs的一个独特弱点。该系统持续调整引导强度，并将预测引导至更安全的轨迹，同时早期检测器触发对不安全内容的定向重掩码和重新生成，而无需更改模型参数。在LLaDA和Dream模型上的实验表明，在保持生成质量的同时，提高了对越狱攻击的鲁棒性。
-
新的韩语数据集应对LLM中的混淆毒性语言
研究人员推出了KOTOX，一个旨在提高对韩语毒性语言检测和净化能力的新数据集，特别是在用户使用混淆技术时。该数据集对韩语混淆模式进行了分类，并提供了源自真实世界示例的转换规则，从而能够创建成对的中性、毒性和混淆句子。在KOTOX上训练的模型在处理混淆文本方面表现出更强的能力，同时不影响其处理非混淆内容的能力，这标志着在减轻韩语语言模型中伪装的毒性表达方面迈出了重要一步。