CuMA: Mezcla de adaptadores para alinear LLMs a valores culturales dispersos
CuMA alinea modelos de lenguaje a valores culturales usando mezcla de adaptadores, evitando el colapso medio y preservando la pluralidad cultural.
#alineación de llms
CS-RLHF: Alineación Segura de LLMs con Optimización de Penalización Fija
Descubre CS-RLHF: alinea LLMs de forma segura con penalización fija, 5x más eficiente contra jailbreaks. ¡Seguridad certificable!
AdaJudge: Modelado de Recompensas Adaptativo Multi-Perspectiva
Descubre AdaJudge: mejora la discriminación fina y la agregación adaptativa para modelar recompensas en LLMs, superando modelos tradicionales.
Alineación de LLMs en test-time con muestreo de importancia en pre-logits
AISP alinea LLMs en tiempo de prueba usando muestreo de importancia en pre-logits. Logra mayores recompensas que best-of-n sin fine-tuning.