BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-06T00:00:00Z Towards Safe Fine-Tuning: Mitigating Security Risks Arising from Benign Instruction Fine-Tuning 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种模块鲁棒性分析方法，通过模块分层学习率策略，解决大型语言模型在指令微调后安全性降低的问题。实验表明，该策略能有效减少微调后的有害性，且不影响模型的可用性和专业性。 🏷️ 标签 security 大型语言模型 学习率策略 安全性 指令微调 模块鲁棒性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
