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长上下文大模型进展I

摘要:长上下文大模型(LLMs)被部署在许多实际应用中,如RAG、代理和广泛的集成应用程序。给定一个指令和一个长上下文(例如文档、PDF文件、网页),长上下文LLM可以生成基于所提供上下文的输出,旨在提供更准确、更新且可验证的输出的同时减少幻觉和不支持的主张。这提出了一个研究问题:如何确定哪些文本(如句子、段落或章节)对LLM生成的输出贡献最大或负责?这个过程称为上下文回溯,具有各种实际应用,例如调试基于LLM的系统;对LLM进行攻击后的分析(如提示注入攻击、知识篡改攻击);突出知识来源以增强用户对LLM生成的输出的信任度。当应用到长上下文LLM的上下文回溯时,现有的特征归因方法(如Shapl...

图学习进展

摘要:跨域推荐(CDR)通过实现源域和目标域之间的知识转移,为数据稀疏性问题提供了一种有前景的解决方案。然而,许多最近的CDR模型忽视了隐私以及负转移风险(这会对模型性能产生负面影响)等关键问题,尤其是在多域环境中。为了应对这些挑战,我们提出了FedGCDR,这是一种新的联邦图学习框架,可以安全有效地利用来自多个源域的积极知识。首先,我们设计了一个正向知识转移模块,以确保域间知识传输过程中的隐私。该模块采用基于差分隐私的知识提取与特征映射机制相结合,将联邦图注意力网络的源域嵌入转化为可靠的域知识。其次,我们设计了一个知识激活模块,从源域中过滤出潜在的有害或冲突的知识,解决了负迁移的问题。该模块...

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