人大&港科大揭示大模型重要安全风险漏洞：利用概念激活向量破解大模型的安全对齐｜NeurIPS 2024
人大&港科大揭示大模型重要安全风险漏洞：利用概念激活向量破解大模型的安全对齐｜NeurIPS 2024利用概念激活向量破解大模型的安全对齐，揭示LLM重要安全风险漏洞。
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利用概念激活向量破解大模型的安全对齐，揭示LLM重要安全风险漏洞。
预测金融市场和股票价格变动需分析公司表现、历史价格、行业事件及人类因素（如社交媒体和新闻报道）。
这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight，作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸，指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。
受 ChatGPT 强大问答能力的影响，大型语言模型（LLM）提供商往往优化模型来回答人们的问题，以提供良好的消费者体验。
大规模语言模型（LLMs）已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力，但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力，这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。
传统的训练方法通常依赖于大量人工标注的数据和外部奖励模型，这些方法往往受到成本、质量控制和泛化能力的限制。因此，如何减少对人工标注的依赖，并提高模型在复杂推理任务中的表现，成为了当前的主要挑战之一。
全球首个支持多主体一致性的多模态模型，刚刚诞生！Vidu 1.5一上线，全网网友都震惊了：LLM独有的上下文学习优势，视觉模型居然也有了。
随着大语言模型（LLMs）在处理复杂任务中的广泛应用，高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令，模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而，获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此，如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据，成为了当前亟需解决的核心挑战。
LLM未实现机器常识，挑战常识推理。
如何更好地设计提示词（Prompt）一直是大家关注的焦点。最近，一个独特的研究视角引起了广泛关注：将LLMs视为“演员”，将提示词视为“剧本”，将模型输出视为“表演”。