自动发现训练数据意外副作用的研究
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自动发现训练数据意外副作用的研究
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报道摘要
语言模型训练数据在域外行为中存在意外副作用,现有孤立样本少导致理解泛化困难。研究人员提出自动发现带有意外副作用的数据集(DSSE)的方法,该数据集需激发目标行为、看似普通后置训练数据且让审核者感到惊讶。
摘自 arXiv · NLP
最新进展11月5日 13:00
研究团队提出自动发现带有意外副作用的训练数据集方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv · NLP研究团队提出自动发现带有意外副作用的训练数据集方法
语言模型训练数据在域外行为中存在意外副作用,现有孤立样本少导致理解泛化困难。研究人员提出自动发现带有意外副作用的数据集(DSSE)的方法,该数据集需激发目标行为、看似普通后置训练数据且让审核者感到惊讶。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 8
- 可比范围峰值
- 1011月5日 14:00
- 近 24 小时变化
- –
02.557.510
14:0015:0016:0017:0018:0019:0020:00
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