The benefits, risks and bounds of personalizing the alignment of large language models to individuals
Large language models (LLMs) undergo ‘alignment’ so that they better reflect human values or preferences, and are safer or more useful. However, alignment is intrinsically difficult because the hundreds of millions of people who now interact with LLMs have different preferences for language and conv...
প্রধান লেখক: | Kirk, HR, Vidgen, B, Röttger, P, Hale, SA |
---|---|
বিন্যাস: | Journal article |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
Springer Nature
2024
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Hatemoji: A test suite and adversarially-generated dataset for benchmarking and detecting emoji-based hate
অনুযায়ী: Kirk, HR, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022) -
Is more data better? re-thinking the importance of efficiency in abusive language detection with transformers-based active learning
অনুযায়ী: Kirk, HR, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022) -
Hatemoji: A test suite and adversarially-generated dataset for benchmarking and detecting emoji-based hate
অনুযায়ী: Kirk, H, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2021) -
Exploring large language models for ontology alignment
অনুযায়ী: He, Y, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2023) -
Survey on large language models alignment research
অনুযায়ী: LIU Kunlin, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024-06-01)