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Enfin, quelqu'un a fait la chose évidente !
C'est conçu pour des modèles open source, mais les fournisseurs de code fermé devraient également prendre des notes.
12 août, 18:59
Comment les modèles de langage à poids ouverts peuvent-ils être protégés contre les utilisations malveillantes ?
Dans notre nouvel article avec @AiEleuther, nous constatons que supprimer les données nuisibles avant l'entraînement peut être plus de 10 fois plus efficace pour résister à l'affinage adversarial que les défenses ajoutées après l'entraînement 🧵
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