ChatGPT问世以来，LLM百花齐放，对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐，控制LLM的生成方向。本次学术报告主要讲解了强化学习在LLM中应用的现状，然后在PPO-max算法中对RLHF流程进行分析，并在RL4F算法中拓展其应用场景，最后对强化学习在LLM中的未来发展和功能进行解析。
数据挖掘-学术报告-LLM中的强化学习—让生成内容更加可控-杨宗源原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/04/03/llm%e7%9a%84%e5%bc%ba%e5%8c%96%e5%ad%a6%e4%b9%a0/
表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。
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二进制函数相似性分析在1-Day漏洞检测、代码克隆检测、恶意软件检测、软件剽窃检测和自动软件修复等多个应用领域中具有广泛的应用。本次学术报告主要讲解了二进制函数相似性分析任务的研究…
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吕英 2015.1.28
符号执行 （Symbolic Execution）是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特…
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随着机器学习的快速发展，图像分类、恶意软件识别等多个领域都通过建立机器学习模型解决相应的问题。但由于一些训练出的模型可能涉及训练数据的隐私信息与模型的商业价值，所以其安全性一直备受…
