Yue Xing

データポイズニングはインコンテキスト学習システムの整合性を脅かして、隠れた脆弱性を明らかにするんだ。

敵対的トレーニングが特徴の浄化を通じてモデルの頑健性をどう向上させるかを探る。

この論文は、機械学習タスクにおけるシングルヘッドアテンションに対するマルチヘッドアテンションの利点を分析してるよ。

トランスフォーマーが回帰タスクで非構造データを扱うのが得意な理由を見てみよう。

AI生成画像における記憶の問題とその影響を調べる。

敵対的攻撃が機械学習モデルに与える影響を理解すること。

生成モデルにおけるデータセットの不正使用から守る新しい方法。

新しいデータセットが、テキストから画像へのモデルの有害コンテンツに対する安全性を向上させることを目指している。

新しい方法が、検索強化生成アプリでのプライバシーリスクを減らすよ。

この記事では、RAGシステムにおける効果的な知識確認方法について話してるよ。