新しい方法が、危険なプロンプトに対する言語モデルの安全性を高める。
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Himabindu Lakkaraju
機械学習モデルの強さが説明の効果にどう影響するかを調べる。
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大規模言語モデルにおける自己説明の課題を調査する。
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SpLiCEはCLIPの濃いデータをわかりやすくするのを手伝ってくれるよ。
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データポイズニングが政策評価手法にどう影響するかを評価する。
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AIの意思決定を理解することは、信頼と倫理的な利用のために超大切だよ。
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大きな言語モデルにおける推論の効果を調べること。
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規制は、さまざまな分野でAI技術の安全で公正な使用を導いてるよ。
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研究によると、画像モデルの内部表現に似ているところがあるみたい。
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モデルの説明におけるプライバシーリスクを調べて、安全性を向上させる戦略。
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機械学習の結果を変更するためのユーザーの好みを理解する方法。
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大規模言語モデルとその仕組みをざっくり見てみよう。
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言語モデルの推論に対するファインチューニングの影響を探る。
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