研究者提出TARGRS测试时去毒框架
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研究者提出TARGRS测试时去毒框架
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报道摘要
研究者提出测试时去毒框架 TARGRS，通过在潜在表征空间学习毒性过渡的奖励引导，在 10 个大语言模型（LLM，Large Language Model）上把 RealToxicityPrompts 的毒性最高降低 69.38%。
摘自 arXiv · cs.AI
最新进展11月2日 13:00
TARGRS：通过过渡感知奖励引导表征采样实现 大语言模型（LLM，Large Language Model） 去毒报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv · cs.AITARGRS：通过过渡感知奖励引导表征采样实现 大语言模型（LLM，Large Language Model） 去毒
研究者提出测试时去毒框架 TARGRS，通过在潜在表征空间学习毒性过渡的奖励引导，在 10 个大语言模型（LLM，Large Language Model）上把 RealToxicityPrompts 的毒性最高降低 69.38%。
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