DeRTa-提升LLMs安全性，解耦拒绝训练方法
talkingdev • 2024-07-17
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近日，一种名为解耦拒绝训练（DeRTa）的新方法被提出，这种新方法通过解决拒绝位置偏差问题，进一步提高了大型语言模型（LLMs）的安全性调优效果。LLMs在各类应用场景中起着重要作用，安全性问题也因此变得尤为重要。DeRTa方法的提出，为解决这一问题提供了新的思路。这一方法的详细内容已经在GitHub Repo上发布，感兴趣的研究者和开发者可以前往查看。
核心要点
- 解耦拒绝训练（DeRTa）是一种新的方法，用于提高大型语言模型（LLMs）的安全性调优效果。
- DeRTa通过解决拒绝位置偏差问题，实现了对LLMs安全性的提升。
- DeRTa的详细内容已经在GitHub Repo上发布。