什么影响大模型安全?NeurIPS'24新研究提出大模型越狱

越狱评估依赖于对模型输出内容的有害性进行分析,这一任务复杂且充满不确定性(见图12)。因此,迫切需要一种系统化的评估方法,帮助研究者和开发者深入了解模型的脆弱性,并持续优化其防御能力。JAILJUDGE,在此背景下应运而生的。由USAIL团队联合百度搜索团队及英国伯明翰大学共同提出,JAILJUDGE旨在弥补现有越狱评估工具...

AI产品经理常用的模型评估指标介绍

鲁棒性是指模型在面对数据的微小扰动、噪声干扰、对抗攻击或者分布变化等异常情况时,仍然能够保持良好性能的能力。一个鲁棒性强的模型在各种复杂和不确定的实际应用场景中更可靠。常用的指标如对抗攻击的鲁棒性、数据噪声下的鲁棒性。二、模型评估指标的用法、应用场景、优缺点1.准确率(Accuracy)a.用法准确率...

助力解决图基础模型可信任危机,科学家设计新型大模型微调方法,可...

02为此,他提出了面向模态对齐的微调方式和鲁棒偏好学习方法,以克服模态不对齐和价值不以人为本等问题。03其中,模态对齐微调方式通过收集数据、进行表征学习和设计损失函数来实现多模态数据理解能力。04另一方面,鲁棒偏好学习方法通过分布鲁棒优化和直接偏好优化算法,优化大模型的训练过程,提高可信预测和决策能力。05除...

大招憋出来了!OpenAI发布最强推理模型o1真的会思考?

延长模型的"思考时间"(即在测试或应用阶段给予模型更多的计算时间)这种方法在扩展性方面表现出了与传统大语言模型预训练截然不同的特点。传统的预训练主要受限于海量文本数据的获取和处理,而我们的方法更多地依赖于计算资源和算法优化。目前,我们正深入研究这种新方法的扩展限制,以期在未来取得更大的突破。o1的性能...

开发金融应用场景,机器学习的技术短板在哪里?

一、投资策略的鲁棒性大部分金融研究人员和从业人员都牢记一句话“过去不代表未来”(当然,技术分析派例外),以此来说明金融的易变性。确实,从交易层面来讲,金融是多变的。也就是说,金融市场是有效的。太多的人质疑国内市场的有效性,这是不对的。实际上中国市场非常有效。为什么呢?因为绝大部分人都不赚钱,包括基金...

腾讯公司取得对话理解模型专利,有利于提高鲁棒性分析结果的准确性

专利摘要显示,本申请涉及一种对话理解模型的鲁棒性分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品(www.e993.com)2024年11月3日。该方法包括:以包括多个原始对话样本的原始样本集为测试集,测试得到对话理解模型的原始评价数据;每一原始对话样本中的每一轮对话包括发言方不同的至少两个发言轮次;针对各发言轮次中的至少一部分,分别重构各原始对话...

首次面向概率ILP的方法,再集成超越GNN

我们分析了在背景知识存在不同程度缺陷时的学习鲁棒性。我们对包括Popper(Propper基于此)和统计机器学习模型在内的各种模型进行了这样的分析。此外,我们建立了在非常少量训练数据下的学习效率,因为预计ILP会提供优势,因为它具有背景知识的归纳偏差。我们分析了学习的逻辑程序,以定性地与目标程序进行比较。最后,我们讨论了...

Meta一口气开源了4个模型和1个数据集和1个评估方法:包括对标GPT4o...

在实际音频处理的鲁棒性和不可察觉性方面,AudioSeal达到了最先进的水平,基于自动化和人类评估指标。此外,AudioSeal设计了一种快速的单次通过检测器,检测速度显著超越现有模型,快了多达两个数量级,非常适合大规模和实时应用。这一突破展示了AudioSeal在音频真实性保障和语音生成领域的广泛应用潜力。

UIUC 李博:如何探索大模型背后的安全隐忧?|ICML2024直击

AI科技评论：对抗性训练在提高大模型鲁棒性方面扮演了什么角色？李博：对抗性训练的方法很多，尤其在大模型上做人工智能价值对齐（AIAlignment），包括一站式开发平台（LAF）、可信赖的模型微调指令、学习私密或有害信息等，这些在大模型鲁棒性方面都能提高性能。反而相对于对抗性训练的帮助很小，我个人认为在图像方面...

自动驾驶自监督端到端技术盘点

ICLR2018[13]的工作是给定一张输入的图片,我们对其进行不同角度的旋转,模型的目的是预测该图片的旋转角度。这种朴素的想法最后带来的增益竟然是非常巨大的,所以数据增强对于自监督学习也是非常有益处的,我个人的想法是数据增强不仅带来了更多的数据,还增加了预训练模型的鲁棒性。