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IBM发布LLMON标记语言及预览模型

2 篇报道2 个报道来源3 小时前更新

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AI 综述

IBM 发布 LLMON(LLM Object Notation)标记语言,以及基于 Granite 4.1 的 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview 两个实验预览模型。LLMON 用保留的特殊 token 显式标记指令、数据和约束,并通过执行块把指令绑定到对应数据。 此前 Basel Shbita 等作者已提出基于 LLMON 的后训练方法,称在 Granite-4.1 3B 和 8B 基座模型上可将间接提示注入攻击成功率降至 0.02%–5.6%;该效果为研究团队在论文中报告的结果,尚待独立验证。 IBM 称这两个模型为实验性预览,可供探索和评估,但不用于生产环境;同时发布了包含 LLMON 工具包及工作流、模板示例的 GitHub 仓库,并称可在 Mellea 中试用,Mellea 会自动将 LLM 调用转为 LLMON 格式。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

事件进展

2 个进展

  1. 11月13日 03:07 · 1 篇报道
    IBM 发布 LLMON 标记语言及两个预览模型
    RadarAI:IBM 发布 LLMON 标记语言及 granite-4.1-3b/8b-LLMON-preview 预览模型
  2. 10月31日 12:00 · 1 篇报道
    LLMON后训练方法降低间接提示注入攻击成功率
    arXiv cs.AI:用 LLMON 结构化后训练大语言模型,间接提示注入攻击成功率降至 0.02%-5.6%

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月13日
  1. RadarAI
    IBM 发布 LLMON 标记语言及 granite-4.1-3b/8b-LLMON-preview 预览模型

    IBM 发布 LLMON(LLM Object Notation)标记语言,以及基于 Granite 4.1 的 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview 两个实验预览模型,用保留的特殊 token 显式标记指令、数据和约束,并通过执行块把指令绑定到对应数据。

10月31日
  1. arXiv cs.AI
    用 LLMON 结构化后训练大语言模型,间接提示注入攻击成功率降至 0.02%-5.6%

    研究团队提出基于 LLMON(LLM Object Notation)的后训练方法,将可执行指令与被动数据分离,并要求基于显式标识符执行。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。