Unified Multi-Task Learning and Model Fusion for Efficient Language Model Guardrailing

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内容提要

本研究提出了一种统一多任务学习与模型融合的方法,以提高语言模型的防护效率。通过生成特定任务数据,训练出更小且性能优越的分类器,显著提升了对不安全和安全行为的检测能力。

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