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理解大型语言模型的黑暗面：安全威胁和漏洞的综合指南

Published September 10, 2023 by 四海吧

近年来，LLM在自然语言处理（NLP）领域越来越受欢迎。基于神经网络的机器学习模型的扩展使得最近取得了一些进展，产生的自然语言几乎和人类产生的语言难以区分。 LLM可以提高人类的生产力，从代码生成到辅助写邮件和共同撰写大学作业，都有很好的效果，并在法律、数学、心理学和医学等领域展现出了惊人的成果。尽管取得了这些进展，学术界对其文本生成技能的有害使用问题提出了许多问题。 因此，蒂尔堡大学和伦敦大学学院的研究人员对LLM的安全研究现状进行了调查，并根据危险、预防措施和安全漏洞对现有技术进行了分类。LLM复杂的生成能力使其成为制造网络钓鱼邮件、恶意软件和虚假信息等威胁的天然滋生地。 包括内容过滤、从人类反馈中强化学习和红队测试在内的现有努力都旨在减少这些能力带来的风险。然而，由于不足的防范措施和遮掩技术（如越狱和即时注入），漏洞会出现，之前被禁用的威胁重新出现。研究人员澄清了关键术语，并针对每个广泛领域提供了学术和现实示例的全面参考文献。 该论文解释了为何任何不能完全消除LLM不良行为的技术都会使模型容易受到快速对抗的攻击。研究也提出了类似的观点，认为大型人工智能模型（LAIMs），包括语言领域以及超越语言的基础模型，由于其训练数据所具有的三个特征，本质上是不安全和脆弱的。他们还指出，如果我们要增加模型的安全性，那么与基准模型相比，准确性将显著下降。这种论点进一步质疑了LLM的安全和可靠程度。鉴于LLM的实用性和安全性之间的紧张关系，LLM的提供者和用户都应该仔细考虑这种权衡。

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创建DCGAN模型的逐步指南

Published August 7, 2023 by 四海吧

Introduction 深度卷积生成对抗网络（DCGANs）通过结合生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的强大能力，彻底改变了图像生成领域。DCGAN模型可以创建出极其逼真的图像，使其成为各种创意应用的重要工具，例如艺术生成、图像编辑和数据增强。在本逐步指南中，我们将向您介绍使用Python和TensorFlow构建DCGAN模型的过程。 DCGAN在艺术和娱乐领域中被证明是非常有价值的，使艺术家能够创造出新颖的视觉体验。此外，在医学影像领域，DCGAN可以生成高分辨率的扫描图像，提高诊断准确性。它们在数据增强方面的作用可以增强机器学习模型，同时它们还通过模拟逼真的环境来为建筑和室内设计做出贡献。通过无缝地融合创造力和技术，DCGAN已经超越了单纯的算法，在不同领域推动了创新进展。通过本教程的最后，您将拥有一个结构良好的DCGAN实现，可以从随机噪声生成高质量的图像。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 先决条件 在我们开始实现之前，请确保您已安装了以下库： TensorFlow：pip install tensorflow NumPy：pip install numpy Matplotlib：pip install matplotlib 确保您对GAN和卷积神经网络有基本的了解。熟悉Python和TensorFlow也将有所帮助。 数据集 为了演示DCGAN模型，我们将使用著名的MNIST数据集，其中包含从0到9的手写数字的灰度图像。每个图像是一个28×28像素的正方形，使其成为一个完美的数据集。MNIST数据集已经预加载在TensorFlow中，因此很容易访问和使用。 导入 让我们首先导入必要的库： import tensorflow as…

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