最近，纽约大学研究者在Nature Medicine上发表了一项最新研究，为大模型在医疗中的使用敲响了警钟。在一次模拟的数据攻击中，研究者仅将0.001%的训练token替换为错误信息，就训练出了更有可能传播错误医学的模型。

如果换成更大规模的4B参数的领域模型，如果用虚假信息替换100亿训练token中的100万个（虚假信息比例为0.001%），即通过注入仅花费5美元生成的2000篇恶意文章，就会导致有害内容增加4.8%。

剧情点评：这部电视剧用女性化的视角进行叙事，讲述了商贾之女经受磨难、自主创业、找寻自我的故事。在画面呈现上，展现出了对中式美学的深刻理解，以仕女图人物画拉开整部剧的帷幕，让古画动起来，仿佛带领观众穿越时空进入大唐。剧里面也写了很多细节的压迫，这点我觉得很好，前后情节互文，男女主的互动非常自然，女主有金手指但是不多，cp感也很强，cp感真的是玄学。男主也非常尊重女主，女主也不仗着男主有钱就理直气壮去 ...

纽约大学的一项研究揭示了大型语言模型（LLM）在医学信息训练中的潜在风险。研究表明，即使训练数据中仅含有 0.001% 的错误信息，也可能导致模型输出不准确的医学答案。 1 月 14 日消息，纽约大学的一项研究揭示了大型语言模型（LLM）在医学信息训练中的 ...

1月14日消息，纽约大学的研究揭示了大型语言模型在医学信息训练中的潜在风险。研究发现，即使训练数据中仅含有0.001%的错误信息，也可能导致模型输出不准确的医学答案。研究团队使用“The Pile”数据库进行实验，该数据库包含大量未经人工审核的医学信息。

研究发现，训练数据中即使仅有0.001%的错误信息，也足以让LLM给出令人担忧的医学答案。这项研究结果引发了人们的广泛关注，尤其是它对医学信息传播的深远影响。 为了深入了解错误信息的影响，研究团队专门分析了错误信息存在的最低比例。当错误信息占 ...

近期，纽约大学的研究揭示了大型语言模型（LLM）在接收医学训练数据时面临的隐患。研究显示，即使训练数据中混入极少量（0.001%）的错误信息，LLM输出的医学答案也可能出现显著不准确，这一发现引发广泛关注。研究团队深入探讨了错误信息对模型影响的 ...

纽约大学近期公布的一项研究，揭示了大型语言模型（LLM）在接收医学领域训练数据时面临的潜在风险。研究显示，即便训练数据中仅混入极少量（0.001%）的错误信息，也可能导致LLM输出不准确的医学答案，这一发现引起了广泛关注。 研究团队还深入探究了错误 ...

1 月 14 日消息，纽约大学的一项研究揭示了大型语言模型（LLM）在医学信息训练中的潜在风险。研究表明，即使训练数据中仅含有 0.001% 的错误信息，也可能导致模型输出不准确的医学答案。 数据“投毒”是一个相对简单的概念。LLM 通常通过大量文本进行训练 ...

研究表明，即使训练数据中仅含有 0.001% 的错误信息，也可能导致模型输出不准确的医学答案。 数据“投毒”是一个相对简单的概念。LLM 通常通过 ...