这篇文章本质是给大模型安全研究“提效工具”：通过小模型先筛、测默契度再调整筛选力度的方法，让找危险提示词的过程快好几倍，还不牺牲精度。这样研究者能更快探索大模型的安全漏洞，反过来帮大模型变得更安全。不过它也有局限：目前只支持开源模型，而且大数据集上速度还有提升空间。但整体来说，是个能帮安全研究“提速降本”的实用方法。

论文说白了就是：先摸清大模型的安全弱点（比如看不懂小语种、对代码补全的优先级高于安全审查、第三方服务藏后门），然后针对性设计攻击方法暴露这些弱点，再给出能落地的防御方案——越狱攻击靠“拆段查风险”防，后门攻击靠“用户侧加层安检”防。最终目的是让大模型既能好好干活，又不会被坏人利用。

给攻击者提供了新“工具”，能暴露大模型的安全漏洞，帮开发者补短板；给模型加了轻量防御，成本低还管用，能防住大部分越狱攻击；搞了套自动评估方法，不用人工也能准确判断攻防效果。最后还说，未来想让防御更通用（能防新攻击）、能应对图片+文字的多模态攻击，还要把评估做得更自动化。

要点训练好了一个模型, 我们当然想要保存它, 留到下次要用的时候直接提取直接用, 这就是这节的内容啦. 我们用回归的神经网络举例实现保存提取.对整个网络保存我们快速地建造数据, 搭建网络:import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plt#假数据# unsqueeze对数据维...

AI当裁判时确实会“看位置下菜碟”，但这不是随机的，而是和裁判本身、任务类型、答案质量差距有关。它给我们提了个醒：用AI当裁判时，不能只看“总体评分”，还要查它对不同任务、不同位置的偏见，最好结合多个裁判的意见，尤其是评“质量差不多的答案”时，得特别小心位置带来的误差。

我们在autdl上有LLaMA-Factory的镜像，这个镜像用的是Qwen2-7B-Chat，然后我们在Qwen的官网上找到了对应。通过上面的例子，我们知道了模型的选择与下载。打开VPN用迅雷下载。

这里简单说一下关于ava数据集的训练集和验证集之间的比例在ava数据集中，训练视频235个，验证视频64个，比例为100:28，也就是说，我们在自己做数据集的时候，尽量按照这个比例来制作下面是代码部分：import csvcsv_file=csv.reader(open('ava_train_v2.2.csv','r'))next(csv_file)name = ''count = 0for li

最后研究者给了个建议：现在的AI还不能直接拿来当“裁判”用，想用的话，必须先针对具体任务，拿人类标注结果做验证——比如你想用AI评机器翻译，得先确认这个AI在“翻译评估”任务上跟人类一致，才能用，不能随便找个AI就用。这篇文档其实是一项关于“用大语言模型（LLMs）代替人类做评估”的大规模实验研究，核心就是想搞清楚：现在的AI模型（比如GPT-4o、Llama这些）能不能靠谱地替代人类，去判断NL

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss函数前言公式推导过程sigmoid前言分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？趁着这次学习把这些概念系统学习了一下。首先说起交叉熵，脑子里就会出现这个东西随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函...

备注：requirements.txt中删掉torch==2.0.1，因为已经安装好了。Llama-2-7b-chat-hf 模型下载。