Michael Shieh

L'échantillonnage par sonde améliore l'efficacité des tests de sécurité des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les modèles de langage grâce à un apprentissage des préférences efficace.

Cette approche utilise l'auto-évaluation pour se protéger contre les résultats nuisibles dans les modèles de langue.

Des recherches montrent que des changements simples dans les entrées peuvent entraîner des résultats nuisibles dans les LLMs.

Les fautes de frappe peuvent vraiment embrouiller les modèles de langage avancés et influencer leurs réponses.