Defender contra la inyección rápida con consultas estructuradas (STRUQ) y optimización de preferencias (Secalign)
Los avances recientes en modelos de idiomas grandes (LLM) permiten emocionantes aplicaciones integradas en LLM. Sin incautación, a medida que los LLM han mejorado, igualmente lo han hecho los ataques contra ellos. Ataque de inyección rápido figura como el #1 amenaza de OWASP a aplicaciones integradas en LLM, donde una entrada LLM contiene un mensaje […]
Este documento de IA introduce modelado de retribución de agente (ARM) y retribución: un enfoque de IA híbrido que combina las preferencias humanas y la corrección verificable para el entrenamiento confiable de LLM
Los modelos de idiomas grandes (LLM) dependen de las técnicas de enseñanza de refuerzo para mejorar las capacidades de engendramiento de respuesta. Un aspecto crítico de su progreso es el modelado de recompensas, que ayuda a capacitar a los modelos para alinearse mejor con las expectativas humanas. Los modelos de recompensas evalúan las respuestas basadas […]
Meta AI propone la evaluación: un operación de optimización de preferencias para pensar-llm-as-a-jugor
El rápido avance de Modelos de idiomas grandes (LLMS) ha mejorado significativamente su capacidad para crear respuestas de forma larga. Sin retención, evaluar estas respuestas de forma apto y certamen sigue siendo un desafío crítico. Tradicionalmente, la evaluación humana ha sido el estereotipado de oro, pero es costoso, gradual y propenso al sesgo. Para mitigar […]
CREAM: un nuevo método autorrecompensante que permite al maniquí estudiar de forma más selectiva y exagerar datos de preferencias confiables
Uno de los desafíos más críticos de los LLM es cómo alinear estos modelos con los títulos y preferencias humanos, especialmente en los textos generados. La mayoría de los resultados de texto generados por los modelos son inexactos, sesgados o potencialmente dañinos (por ejemplo, alucinaciones). Esta desalineación limita el uso potencial de los LLM en […]