针对大语言模型展开调研，介绍大语言模型发展背景和研究现状，通过讲解LLaMA2模型的预训练和微调步骤，全面讲解大语言模型的训练过程，随后对越狱攻击大语言模型的方法进行研究，通过讲解MASTERKEY算法，介绍了自动化生成越狱提示的方法，最后对大语言模型的未来发展分点解析。
大模型调研-徐程柯原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/01/03/%e5%a4%a7%e8%af%ad%e8%a8%80%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%b0%83%e7%a0%94/
模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从大范围的模型窃取防御领域，聚焦到一类算法，从数学公式上对算法进行详细的分析，并对实验结果进行详细解读，…
语音情绪识别在如今的人机交互中具有重要作用，机器可以通过语音情绪识别对用户的情绪变化做出恰当反应，提供更具个性化的服务。深度学习作为机器学习中的一个重要分支，在语音情绪识别中也有广…
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…
本文介绍两种隧道流量识别方法：DecETT方法构建不同的损失解耦隧道流协议特征和应用语义特征，实现AF检测；Graphtunnel方法构建DNS递归解析图进行DNS隧道流量监测。未…
本次报告从BERT框架入手，讲解基于预训练的加密流量表征方法。首先介绍加密流量分析的问题和挑战，在基本概念部分着重分析BERT输入表示、预训练过程中的MLM和NSP任务，然后以ET…
Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当Batch…
随着大数据时代的来临和计算机算力的不断提升，机器学习模型迅速发展，成为计算机视觉、自然语言处理以及恶意软件检测等领域的研究热点。然而最近的研究发现，机器学习模型面临着严峻的安全威胁…
人工智能模型安全是人工智能应用落地需要考量的重要问题，后门攻击威胁是人工智能模型安全的重要议题。本次学术报告以深度神经网络为后门攻击的对象，从深度神经网络训练的内部机理出发，通过了…
本次报告主要讲述了padding的种类及其影响，介绍了卷积网络的基本概念和性质、使用padding的主要原因等，详细讲解了特征偏移和信息侵蚀的概念、表现及解决方案，最后对paddi…
