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LLMs-Finetuning-Safety

大语言模型微调对安全性的潜在影响研究

微调语言模型安全性GPT-3.5harmful examplesGithub开源项目

本研究探讨了对齐大语言模型微调可能带来的安全风险。实验表明，即使无意识的微调也可能降低模型安全性。通过对GPT-3.5 Turbo和Llama-2的实验，研究揭示了三个风险等级的微调场景:使用有害、隐含有害和良性数据集。结果显示微调后模型在多个类别中呈现更高有害性,凸显了平衡模型能力和安全性的挑战。

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llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南
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探讨使用transformers库的NLP模型，通过环境影响分析及初学者指南，了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
Llama-3.2-1B-Instruct - Unsloth技术加速大型语言模型微调 提升效率降低资源消耗
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Llama-3-8b-sft-mixture是基于Meta-Llama-3-8B模型训练的SFT检查点，通过对ShareGPT、Evol-Instruct等九个高质量数据集进行混合训练而成。该模型经过1个epoch的训练，尚未经过RLHF，可作为RLHF研究的理想起点。模型适用于强化学习研究，详细参数可参考相关技术报告。
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