关于大模型「越狱」的多种方式，有这些防御手段
关于大模型「越狱」的多种方式，有这些防御手段随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
来自主题: AI技术研报
12331 点击 2024-07-29 20:32
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随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
只用1890美元、3700 万张图像，就能训练一个还不错的扩散模型。
适逢Llama 3.1模型刚刚发布，英伟达就发表了一篇技术博客，手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型，为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。
在Meta的Llama 3.1训练过程中，其运行的1.6万个GPU训练集群每3小时就会出现一次故障，意外故障中的半数都是由英伟达H100 GPU和HBM3内存故障造成的。
用扩散模型搞社交信息推荐，怎么解决数据噪声难题？现有的一些自监督学习方法效果还是有限。
每3个小时1次、平均1天8次，Llama 3.1 405B预训练老出故障，H100是罪魁祸首？
解决问题：语言智能体的动作通常由 Token（令牌，语言模型中表示单词/短语/汉字的最小符号单元）序列组成，直接将强化学习用于语言智能体进行策略优化的过程中，一般需要预定义可行动作集合，同时忽略了动作内 Token 细粒度信用分配问题，团队将 Agent 优化从动作层分解到 Token 层，为每个动作内 Token 提供更精细的监督，可在语言动作空间不受约束的环境中实现可控优化复杂度
一半以上的故障都归因于 GPU 及其高带宽内存。
已在多家头部大模型厂商的预训练流程中使用。
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》