ML
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
隱私問題主要與平台（無論是本地還是基於雲端）相關，而不是 Transformer 模型本身固有的問題，這與治理、法規以及每個組織的政策有關，我們來看一些隱私政策。
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對 LLM 系統的劫持，可能擴展至廣泛的非法活動，是針對 LLM 的對抗性攻擊，這類攻擊可能會持續生成多頁的有害內容，這可被視為一種“越獄”，旨在將 LLM 從安全區域
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有害內容可以以多種形式出現，我們將專注於騷擾，騷擾他人可能導致抑鬱，甚至自殺，騷擾本身就已經非常可怕，但使用大型語言模型 (LLM) 來尋找傷害他人的陰險方法更是駭人聽
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下是利用 ChatGPT 的 Custom Instruction 功能的另外一個範例，我們對設定視窗
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不實資訊宣傳會傳播不準確的資訊，如果有人或團體想影響毫無防備的受害者，LLM 也可能在不知情的情況下參與其中，例如，營銷影響操作與傳統的廣告活動不同，因為影響者可能會試
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錯誤資訊活動可以利用大型語言模型來大規模產生誤導性和虛假的內容！假設有一個非常激進的組織想要消滅無法返回自己國家的政治庇護者，因為他們如果回去會面臨處決或監禁。這個組織
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高風險的突現行為類似於幻覺，但有所不同，例如：
大型語言模型（LLMs）可以生成不僅僅是無意義的內容，還可能包含不適當的內容
LLMs 可能會利用其「創造力」來誤導
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無法確定 ChatGPT 是認真地生成這些幻覺內容，還是試圖表現創意，截至目前，這些回應有些不太可靠，OpenAI 與 Google、Microsoft、Amazon
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在生成式 Transformer 模型（如 GPT 和 PaLM）中，「幻覺」一詞指的是模型生成的資訊並不存在於訓練數據中，甚至與之無關。這些幻覺可能是顯而易見的，也可
