BriefGPT - AI 论文速递
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统一多任务学习与模型融合用于高效语言模型的守护
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过生成特定任务数据，训练出更小且性能更优的分类器，解决了大语言模型在使用中的延迟、内存和成本问题，并采用MultiTaskGuard和UniGuard方法提升安全行为检测性能。
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关键要点
- 本研究解决了大语言模型在防护使用中的延迟、内存消耗和成本等问题。
- 通过生成特定任务的数据，训练出比现有最佳模型更小且表现优越的分类器。
- 采用预训练模型MultiTaskGuard和优化参数的模型融合方法UniGuard。
- 显著提升了对不安全和安全行为检测的性能。
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