🤺Universal and Transferable Adversarial Attacks on😊Aligned Language Models的更多相关文章

  1. Mind the Box: $\ell_1$-APGD for Sparse Adversarial Attacks on Image Classifiers

    目录 概 主要内容 Croce F. and Hein M. Mind the box: \(\ell_1\)-APGD for sparse adversarial attacks on image ...

  2. Defending Adversarial Attacks by Correcting logits

    目录 概 主要内容 实验 Li Y., Xie L., Zhang Y., Zhang R., Wang Y., Tian Q., Defending Adversarial Attacks by C ...

  3. DEFENSE-GAN: PROTECTING CLASSIFIERS AGAINST ADVERSARIAL ATTACKS USING GENERATIVE MODELS

    目录 概 主要内容 Samangouei P, Kabkab M, Chellappa R, et al. Defense-GAN: Protecting Classifiers Against Ad ...

  4. Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks

    目录 概 主要内容 Note Madry A, Makelov A, Schmidt L, et al. Towards Deep Learning Models Resistant to Adver ...

  5. 【NLP】Conditional Language Models

    Language Model estimates the probs that the sequences of words can be a sentence said by a human. Tr ...

  6. 【NLP】Recurrent Neural Network and Language Models

    0. Overview What is language models? A time series prediction problem. It assigns a probility to a s ...

  7. 论文阅读 | Real-Time Adversarial Attacks

    摘要 以前的对抗攻击关注于静态输入,这些方法对流输入的目标模型并不适用.攻击者只能通过观察过去样本点在剩余样本点中添加扰动. 这篇文章提出了针对于具有流输入的机器学习模型的实时对抗攻击. 1 介绍 在 ...

  8. 0-4评价一个语言模型Evaluating Language Models:Perplexity

    有了一个语言模型,就要判断这个模型的好坏. 现在假设: 我们有一些测试数据,test data.测试数据中有m个句子;s1,s2,s3-,sm 我们可以查看在某个模型下面的概率: 我们也知道,如果计算 ...

  9. 论文阅读 | Transformer-XL: Attentive Language Models beyond a Fixed-Length Context

    0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制. 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性. Transforme ...

  10. 论文笔记 - Calibrate Before Use: Improving Few-Shot Performance of Language Models

    Motivation 无需参数更新的 In-Context Learning 允许使用者在无参数的更新的情况下完成新的下游任务,交互界面是纯粹的自然语言,无 NLP 技术基础的用户也可以创建 NLP ...

随机推荐

  1. 【VMware VCF】使用 PowerShell 脚本管理 SDDC Manager 中的软件包。

    SDDC Manager 中有两种类型的软件包,分别是"升级/修补包(PATCH)"和"安装包(INSTALL)"."升级/修补包"用于执行 ...

  2. nginx配置tomcat的反向代理记录

    tomcat环境安装 (1)在 liunx 系统安装 tomcat,使用默认端口 8080 * tomcat 安装文件放到 liunx 系统中,解压, tar -xzvf tomcat.xxx * 进 ...

  3. java的split方法的转义字符

    一.实例 我们都知道  String s="ad,dfjdlfs,df,s,dfl"; 执行 String re[]=s.split(",");     则re ...

  4. [python]Gunicorn加持,轻松提升Flask超7倍性能

    前言 之前学习和实际生产环境的flask都是用app.run()的默认方式启动的,因为只是公司内部服务,请求量不高,一直也没出过什么性能问题.最近接管其它小组的服务时,发现他们的服务使用Gunicor ...

  5. pytorch的四个hook函数

    训练神经网络模型有时需要观察模型内部模块的输入输出,或是期望在不修改原始模块结构的情况下调整中间模块的输出,pytorch可以用hook回调函数来实现这一功能.主要使用四个hook注册函数:regis ...

  6. k8s之集群部署(kubeadm)

    [master&node] 1.修改主机名 hostnamectl set-hostname master-01 cat >> /etc/hosts << EOF 17 ...

  7. 小白PDF阅读器开发-页面元素分割

    以前用手机看PDF格式的电子书时,总感觉非常别扭,PDF格式的电子书在手机上缩放严重,字体太小,想看清楚得来回放大拖动,看书的兴致就在来回缩放拖动间被消耗没了!每次用手机看PDF电子书时就想着得做款能 ...

  8. Python 爬虫必备杀器,xpath 解析 HTML

    最近工作上写了个爬虫,要爬取国家标准网上的一些信息,这自然离不了 Python,而在解析 HTML 方面,xpath 则可当仁不让的成为兵器谱第一. 你可能之前听说或用过其它的解析方式,像 Beaut ...

  9. 如何在原生鸿蒙中进行RN的断点调试

    方式一  chrome devtools的方式 第一步:metro的方式加载bundle 先设置好原生这边的代码,然后记得打开RN服务器. 注意这个enableDebugger的值一定要设置为true ...

  10. vue表格轮播插件

    1.前言 需求:制作大屏看板时,经常要展示表格数据,通常一页时放不下的,表格需要自动滚动,并维持表头固定 为何自己封装:网上的滚动组件有2类,一种传入json数据进行滚动(DataV),优点是可以做到 ...