大型语言模型的知识清洗
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们探索了一种知识消毒方法，用于减轻与大型语言模型（LLMs）相关的隐私问题。我们的方法通过微调模型，在查询特定信息时，促使其生成无害回答，如 “我不知道”。实验证实，我们的简单方法不仅最小化了特定知识泄漏，还保留了 LLM 的整体性能。这两个优势加强了对提取攻击的防御，并减少了产生幻觉等有害内容的排放。
本文研究了现代大型语言模型的潜在滥用问题，探讨其对信息密集型应用的影响，特别是对开放式问题回答系统。为了减轻大型语言模型生成的错误信息带来的危害，探索了三种防御策略：提示、错误信息检测和多数投票。强调了进一步研究和跨学科合作的必要性，以应对大型语言模型生成的错误信息，促进大型语言模型的负责任使用。
