1. 学习和遗忘大型语言模型中的不安全示例 研究了LLM在定制
  

火狐狸 224

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1. 学习和遗忘大型语言模型中的不安全示例
研究了LLM在定制微调过程中学习不安全示例的行为和遗忘模式,并提出ForgetFilter算法,该算法基于遗忘信号强度来过滤不安全数据,从而在保持模型安全性的同时不损害下游任务性能。
[CL]《Learning and Forgetting Unsafe Examples in Large Language Models》J Zhao, Z Deng, D Madras, J Zou, M Ren [University of Massachusetts Amherst & Columbia University & Google] (2023)
https://arxiv.org/abs/2312.12736

2. DSFormer:通过密集稀疏权重分解对文本转换器进行有效压缩
DSFormer是一种用于压缩Transformer模型的替代分解方案,通过使用小的稠密矩阵和半结构稀疏矩阵的乘积来更有效地压缩模型,并通过新的STF算法实现了更好的准确性。
[CL]《DSFormer: Effective Compression of Text-Transformers by Dense-Sparse Weight Factorization》R Chand, Y Prabhu, P Kumar [Microsoft Research] (2023)
https://arxiv.org/abs/2312.13211

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