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ICLGuard：应用适用性授权的上下文学习行为控制
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了适用于大型语言模型的概念“适用性授权”，并提出了ICLGuard方法来管理模型在不同数据上的行为。实证结果显示，经过保护的语言模型可以在目标数据上取消上下文学习能力，而不影响其他数据上的能力和总体功能。
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关键要点
- 介绍了适用于大型语言模型的概念“适用性授权”。
- 提出了一种名为ICLGuard的方法，用于管理模型在不同数据上的行为。
- 实证结果显示，经过保护的语言模型可以在目标数据上取消上下文学习能力。
- 取消上下文学习能力不会影响模型在其他数据上的能力和总体功能。
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