BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-14T00:00:00Z Hybrid Data or Model Merging? Optimization for Multitask Learning 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究探讨大型语言模型在多语言环境中的安全使用，特别关注西方中心数据集的偏见问题。研究发现，目标导向的模型合并比混合数据更有效，性能提升8%，安全性提升10%。跨语言模型合并也取得显著成效，为构建强大且安全的多语言模型提供了框架。 🏷️ 标签 model 偏见 多语言 大型语言模型 安全性 模型合并 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
