エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
オープンウェイト LLM のための改ざん耐性のある安全策:TAR メソッドの紹介|ぬこぬこ
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
オープンウェイト LLM のための改ざん耐性のある安全策:TAR メソッドの紹介|ぬこぬこ
この記事は Claude 3.5 Sonnet による論文を元にした記事の出力のテストです。ハルシネーションや間違い... この記事は Claude 3.5 Sonnet による論文を元にした記事の出力のテストです。ハルシネーションや間違いなどあるかもしれませんので、鵜呑みにされぬようご注意ください。 大規模言語モデル(LLM)の急速な発展に伴い、これらの強力な AI システムの悪用を防ぐ方法が喫緊の課題となっています。特に、モデルの重みが公開されているオープンウェイト LLM は、既存の安全策が簡単に無効化されてしまう可能性があり、新たなアプローチが必要とされています。 この課題に取り組むため、研究者たちは「TAR(Tampering Attack Resistance)」と呼ばれる新しい手法を開発しました。TAR は、オープンウェイト LLM に改ざん耐性のある安全策を組み込むことを目的としています。 We develop a method, called TAR, for building tamper-