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  中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会委员 薛智慧:大语言模型本质上是一种统计语言模型,使用的多层神经网络架构具有高度的非线性特征。在模型训练阶段,如果训练数据集中混入了污染数据,模型可能误将污染数据判定为“有特点、有代表性、高信息量”的内容,这种错觉就会使模型提高污染数据整体在数据集当中的重要性,最终导致少量的污染数据也能对模型权重产生微小影响。而当模型输出内容时,这种微小的影响会在神经网络架构的多层传播中被逐层放大,最终导致输出结果出现明显偏差。

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