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- Backdoor Attacks in the Supply Chain of Masked Image Modeling [26.9]
Masked Image Modeling (MIM)は、イメージ事前トレーニングのための自己教師付き学習(SSL)に革命をもたらす。 本稿では,バックドア攻撃のレンズを用いてMIMの最初のセキュリティリスク定量化を行う。 評価の結果、MIMで構築したモデルは、リリースおよびダウンストリームフェーズにおける既存のバックドアアタックに対して脆弱であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Oct 2022 14:27:42 GMT)- MIM(Masked Image Modeling)を用いたモデルに対し、構築過程ごとにリスク分析を行った論文。驚きの結果というわけではないが、攻撃方法（前提）の整理がとても参考になる。
- Ask Me Anything: A simple strategy for prompting language models [24.3]
大規模言語モデル(LLM)は、単にタスクの実行方法を示す自然言語プロンプトを与えられただけで、追加のトレーニングは行われない。本研究では,質問応答(QA)のプロンプトが,モデル出力を制限するプロンプトよりも優れていることを示す。 収集したプロンプトを適用して、入力の真のラベルに対していくつかのノイズの多い投票を行う。 プロンプトは、非常に異なる精度と複雑な依存関係を持つことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 6 Oct 2022 06:39:56 GMT)