大規模言語モデルによる少 shot クラス増分学習における攻撃の自動発見

この研究は、少 shot クラス増分学習の堅牢性を高めるために大規模言語モデル（LLM）の新しい応用を探求しています。 LLM を使用した攻撃の自動発見は、より安全で適応性の高い AI システムに向けた有望な一歩です。

• •大規模言語モデルを適用して、少 shot クラス増分学習のセキュリティを向上させる。
• •攻撃の自動化に焦点を当てる。
• •より堅牢な AI システムの開発に貢献する。