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最近很新的EasyJailbreak A Unified Framework for Jailbreaking Large Language Models

时间：2024-12-08 10:43:40浏览次数：7

标签：Unified Language Models Large Framework EasyJailbreak

整篇文章短小精悍，原文中的链接很有意思~大家去多多尝试哦！

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From： https://www.cnblogs.com/HYLOVEYOURSELF/p/18593119

LoRA论文精读（上） Low-Rank Adaptation of Large Language Models
本篇博客针对LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels的提出背景和算法原理做了非常清晰简明的讲解，适用于想要快速了解一下LoRA底层方法的学习者。对于原文的实验和未来工作等部分的详细介绍在LoRA论文精读（下）Low-RankAdaptationofLargeLangu......
论文阅读——Probabilistic error cancellation with sparse Pauli-Lindblad models o
创新点稀疏Pauli-Lindblad噪声模型：提出了一种新的稀疏Pauli-Lindblad噪声模型，用于捕获量子处理器上的相关噪声。该模型仅包含与量子处理器拓扑相关的低权重Pauli项（weight-one和weight-twoPauli项），从而减少了模型复杂度并提升了学习效率。可扩展的误差学习和消除协......
综述Security and Privacy Challenges of ✌Large Language Models A Survey
文章较长，阅读时长警告⏰！欢迎大家多多支持&推荐！......
CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages
本次介绍的论文是《CodeBERT:APre-TrainedModelforProgrammingandNaturalLanguages》原文链接：http://www.semanticscholar.org/paper/0fe2636446cd686830da3d971b31a004d6094b3c源代码和数据集：GitHub-microsoft/CodeBERT:CodeBERT本篇论文主要是介绍了CodeBERT......
Large language models as surrogate models in evolutionary algorithms: A prelimin
用大语言模型作为代理模型进行昂贵计算一、作者本文贡献•提出了一种基于LLM的创新代理模型，用于预测SAEA中新解决方案的质量，利用LLM的推理功能执行回归和分类任务，而无需训练。•引入了LLM辅助SAEA（LAEA）算法，将基于LLM的代理模型集成到SAEA中，以方便选择新的解决......
CLIP-LoRA: Low-Rank Few-Shot Adaptation of Vision-Language Models
文章汇总当前的问题当前的视觉语言模型(VLMs)小样本的研究主要在提示学习和适配器上，这通常依赖于繁重的训练程序(提示学习)和/或精心选择的任务特定超参数(适配器)，这可能会阻碍其适用性。作者在VLMs的小样本学习中引入了低秩自适应(LoRA)，并与当前最先进的基于提示和基于适......
论文泛读《PICCOLO : Exposing Complex Backdoors in NLP Transformer Models》
发表时间：2022期刊会议：IEEESymposiumonSecurityandPrivacy(SP)论文单位：PurdueUniversity论文作者：YingqiLiu,GuangyuShen,GuanhongTao,ShengweiAn,ShiqingMa,XiangyuZhang方向分类：BackdoorAttack论文链接开源代码摘要后门可以被注入到NLP模型中，使得当......
Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions
本文是LLM系列文章，针对《Marco-o1:TowardsOpenReasoningModelsforOpen-EndedSolutions》的翻译。Marco-o1：面向开放式解决方案的开放推理模型摘要1引言2Marco推理数据集3通过MCTS扩展解决方案空间4推理行动策略5实验6翻译任务案例研究7结论和未来......
Language models scale reliably with over-training and on downstream tasks
本文是LLM系列文章，针对《Languagemodelsscalereliablywithover-trainingandondownstreamtasks》的翻译。语言模型可以通过过度训练和下游任务可靠地扩展摘要1引言2为过度训练和下游任务制定缩放法3构建缩放试验台4结果：可靠的推断5相关工作6局限性......
书生大模型第四期 | 基础岛 task5 XTuner 微调个人小助手认知任务(包含swanlab可视化
目录环境配置与数据准备**步骤0.使用conda先构建一个Python-3.10的虚拟环境****步骤1.**安装XTuner验证安装修改提供的数据**步骤0.**创建一个新的文件夹用于存储微调数据**步骤1.**编辑&执行脚本**步骤3.**查看数据训练启动**步骤0.**复制模型**步骤......

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