怎样利用LLM的上下文学习机制进行有针对性的数据提取?
引言:为什么ICL是数据提取的利器? 在大规模语言模型(LLM)的部署场景中,一项常见的任务是从非结构化文本(如邮件、合同、日志)中提取特定的、结构化的信息(如姓名、金额、日期)。传统的做法是依赖正则表达式或训练特定的命名实体识别(NER)...
引言:为什么ICL是数据提取的利器? 在大规模语言模型(LLM)的部署场景中,一项常见的任务是从非结构化文本(如邮件、合同、日志)中提取特定的、结构化的信息(如姓名、金额、日期)。传统的做法是依赖正则表达式或训练特定的命名实体识别(NER)...
AI生成模型,特别是生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs),在部署为服务时面临独特的安全挑战。由于这些模型内部可能存在对训练数据点的过度拟合(Memorization),攻击者可以利用模型输出来进行数据提取(Data Extra...