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 2021年4月,一个名为"Exposing Potential Adversarial Attacks Against ChatGPT"的论文引起了社区的广泛关注。该论文由实验室OpenAI发布,旨在揭示和解决ChatGPT(一种基于人工智能的聊天机器人模型)可能遭受的潜在对抗攻击。

2021年4月,一个名为"Exposing Potential Adversarial Attacks Against ChatGPT"的论文引起了社区的广泛关注。该论文由实验室OpenAI发布,旨在揭示和解决ChatGPT(一种基于人工智能的聊天机器人模型)可能遭受的潜在对抗攻击。

这篇论文主要探讨了一个问题,即ChatGPT是否容易受到滥用或被恶意用户利用以传播虚假信息、误导性言辞或仇恨言论等不良内容,研究人员证明,在与恶意用户进行交互时,ChatGPT会倾向于生成反映其输入样本偏见和有害内容的输出。为了提高ChatGPT模型的安全性和准确性,OpenAI采取了一系...
 聊天GPT(ChatGPT)的论文是由OpenAI团队于2020年发布的,题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-training》。该论文详细描述了ChatGPT模型的生成预训练方法和相关实验证明。

聊天GPT(ChatGPT)的论文是由OpenAI团队于2020年发布的,题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-training》。该论文详细描述了ChatGPT模型的生成预训练方法和相关实验证明。

在这篇论文中,作者提出了一种基于自回归语言模型(Autoregressive Language Model,ALM)的生成预训练算法来构建ChatGPT,在大规模无监督的互联网数据上进行预训练,并利用掩码化语言模型任务对输入序列进行自回归建模,使用多层Transformer架构作为编码器来...