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A Survey on Responsible Large Language Models: Inherent Risks, Malicious Use, and Mitigation Strategies
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在隐私泄露、幻觉输出和价值失调等方面的内在风险及其恶意使用现象。论文提供了一个统一框架，综述了针对这些问题的缓解策略，涵盖数据收集、预训练、微调、推理及后处理的最新进展，旨在提升LLMs在隐私保护和减少幻觉等方面的表现。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在隐私泄露、幻觉输出和价值失调方面存在内在风险。
- 研究提供了一个统一框架，综述了针对这些风险的缓解策略。
- 缓解策略涵盖了数据收集、预训练、微调、推理及后处理的最新进展。
- 研究旨在提升LLMs在隐私保护、减少幻觉和消除毒性方面的表现。
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