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前言： 论文可以让你更快地了解最新研究进展，掌握最新的技术和理论。这对于自身的科研能力和竞争力非常重要，尤其是在快速发展的学科领域，下面小编带你来看大模型最近的研究成果。 1. 大模型中数据污染问题的缩放定律 标题： Scaling Laws for Data Poisoning in LLMs 机构： 剑桥大学、麦吉尔大学、UC伯克利分校 关键词： 数据污染、规模法则、实验评估 作者： Dillon Bowen, Brendan Murphy, Will Cai 分析： 这篇论文指出，由于研究团队在不断努力训练和部署越来越大、能力越强的大型语言模型（LLMs），LLMs碰到了数据污染的威胁性风险，即模型使用遭到破坏或有害数据训练。这种污染难以检测且违反安全边界，可能导致不理想和有害的行为。研究探讨了数据污染在恶意微调、数据整理失误和故意数据污染三种情况下的影响，并通过实验评
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