研究者提出TARGRS测试时去毒框架
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研究者提出TARGRS测试时去毒框架
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AI 综述
Aishan Liu等作者提出名为TARGRS的测试时去毒框架：在潜在表征空间学习毒性过渡的奖励引导，推理时沿无毒方向由粗到细采样，选取扰动最小的去毒表征。 据该研究，在10个LLM上测试，RealToxicityPrompts毒性最高降低69.38%，速度接近原模型且核心能力基本不受影响；该方法还可扩展至大型视觉语言模型，在3个代表性LVLM上毒性最高降低64.23%。
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最新进展11月2日 13:00
TARGRS：通过过渡感知奖励引导表征采样实现 LLM 去毒报道时间线
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11月2日
- arXiv cs.AITARGRS：通过过渡感知奖励引导表征采样实现 LLM 去毒
研究者提出测试时去毒框架 TARGRS，在潜在表征空间学习毒性过渡的奖励引导，推理时沿无毒方向由粗到细采样，选取扰动最小的去毒表征。在 10 个 LLM 上测试，RealToxicityPrompts 毒性最高降低 69.38%，速度接近原模型且核心能力基本不受影响。该方法还可扩展至大型视觉语言模型，3 个代表性 LVLM 上毒性最高降低 64.23%。
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