@songhan_mit: 探索简化 OPD 以高效进行 LLM 后训练:

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本文介绍了一种简化 OPD 以实现大语言模型高效后训练的方法。

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使用 LLMON 对大语言模型进行后训练

arXiv cs.AI

IBM Research 推出了 LLMON(LLM 对象表示法),这是一种将可执行指令与被动数据分离的后训练方法。在微调 Granite-4.1 模型时,该方法将提示注入攻击的成功率从 53–100% 降至 0.02–5.6%,同时保留了模型的通用能力。

降低LLM延迟

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用于降低大语言模型延迟、提高推理速度的技术和方法。