对此，我们提出结构化指令微调（structured instruction tuning）和安全对齐（secure alignment），训练 LLM 识别安全前端组织的输入，从中生成高质量的输出，并对提示词注入攻击鲁棒。防御策略 1：安全前端 在 LLM 输入上，我们设计只能被系统使用的分隔符（delimiters），分离指令和数据。安全前
3、 Wiki 10k数据集:包含从维基百科中提取的10000个句子,这些句子都包含在模型的预训练数据中,用于比较反学习过程前后的困惑度(Perplexity,下详)。 3.2、对照&测试方法 论文在验证过程中采用以下两种方法作为对比: 1、 FT-L约束微调(Constrained fine-tuning FT-L):对FF2进⾏微调,旨在最⼩化⽣成⽬标Token...
3.1 数据选择 (1)SelectIT: Selective Instruction Tuning for Large Language Models via Uncertainty-Aware Self-Reflection从指令数据集中选择高质量子集,用的是LLM内在的不确定性(2)A Survey on Data Selection for Language ModelsLLM数据选择的综述,重点是预训练数据 3.2 数据泄露/数据污染相关 ...
此外，其LoRa微调可以兼容Peft库中的adapter参数，而P-Tuning v2参数则兼容官方模型给出的参数。通过这些策略，XFL既保证了模型训练的效率，又提高了数据的安全性，体现出其专业和综合的特性。XFL为联邦大模型微调引入了细粒度的聚合机制，能实现Step级别的安全聚合，这与经典的横向联邦学习在Epoch级别进行聚合的方法有...
模型过小:如果模型规模过小,而你有充足的训练数据,那么扩展模型的规模并且增加数据量,会提升性能。 模型过大:如果模型规模过大,且数据量相对不足,则缩小模型规模并增加数据量可能会带来更好的性能提升。 训练FLOPs和训练tokens的最佳配置 DeepMind的研究还提供了一些数据,展示了不同模型规模下,训练所需的计算量(FLOP...
Paper:https://arxiv.org/pdf/2402.04333.pdf Github:https://github.com/princeton-nlp/LESS一、 简介论文《LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning 》来自普林斯顿陈丹琦团队,陈…
SELF-TUNING框架的学习主要具体主要分为三个阶段,如上图所示: 「第一阶段」:模型使用训练文档和相关QA数据进行训练,同时结合SELFTEACHING任务,学习如何从原始文档中吸收知识。 「第二阶段」:模型应用学习到的策略,从新的文档中提取知识,并复习其问答技能。
本节中,我们将介绍两种适配预 训练后的 LLM 的方法:指令微调(instruction tuning)和对齐微调(alignment tuning)。前一种方法旨在增强(或解锁) LLM 的能力,而后一种方法旨在将 LLM 的行为与人类的价 值观或偏好对齐。 5.1 指令微调 本质上,指令微调是在自然语言格式的实例集合上微调预训练后的 LLM 的方法。这种...
迁移学习:LLM在预训练阶段学习到的语言表示和模式可以被迁移到其他NLP任务中,通过微调(fine-tuning)来适应特定任务的需求。这种迁移学习能力使得LLM能够快速地适应各种NLP任务,并在性能上取得显著提升。 四、LLM的结构 LLM的结构通常包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,但并非所有LLM都包含解码器部分。以GPT和...
LLM06: 敏感信息泄露LLM可能无意中在其响应中泄露机密数据,导致未经授权的数据访问、隐私侵犯和安全漏洞。实施数据清理和严格的用户政策对于缓解这一点至关重要。 LLM07: 不安全的插件设计LLM插件可能有不安全的输入和不足的访问控制。缺...