LLMにおける活性化空間のホワイトニングによる、トレーニング不要なポリシー違反検出

この記事は、特定のトレーニングを必要とせずに、大規模言語モデル（LLM）におけるポリシー違反を検出する新しい方法を提示している可能性があります。活性化空間のホワイトニングに基づくアプローチは、問題のある出力を特定するための革新的な方法を示唆しています。「トレーニング不要」の使用は重要な側面であり、効率性と適応性を提供する可能性があります。

• •LLMにおけるポリシー違反の検出に焦点を当てている。
• •活性化空間のホワイトニングを採用している。
• •トレーニング不要のアプローチを強調しており、効率性を向上させる可能性がある。