Buchumschlag

Augmenting Parameter-Efficient Pre-trained Language Models with Large Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Anand, Saurabh, Malaviya, Shubham, Shukla, Manish, Lodha, Sachin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Cryptography and Security
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

MIA-Tuner: Adapting Large Language Models as Pre-training Text Detector
von: Fu, Wenjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Unlearning of Pre-trained Large Language Models
von: Yao, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Pre-training Data Detection for Large Language Models via Surprising Tokens
von: Zhang, Anqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Using Retriever Augmented Large Language Models for Attack Graph Generation
von: Prapty, Renascence Tarafder, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective Pre-training for Private Fine-tuning
von: Yu, Da, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Advancing TTP Analysis: Harnessing the Power of Large Language Models with Retrieval Augmented Generation
von: Fayyazi, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Backdoored Retrievers for Prompt Injection Attacks on Retrieval Augmented Generation of Large Language Models
von: Clop, Cody, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PoisonedRAG: Knowledge Corruption Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models
von: Zou, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer Learning in Pre-Trained Large Language Models for Malware Detection Based on System Calls
von: Sánchez, Pedro Miguel Sánchez, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Protecting Copyright of Medical Pre-trained Language Models: Training-Free Backdoor Model Watermarking
von: Kong, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CYBERSECEVAL 3: Advancing the Evaluation of Cybersecurity Risks and Capabilities in Large Language Models
von: Wan, Shengye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Label Privacy in Split Learning for Large Models with Parameter-Efficient Training
von: Zmushko, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Pre-trained Language Models for Vulnerability Detection
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pre-training Differentially Private Models with Limited Public Data
von: Bu, Zhiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are PPO-ed Language Models Hackable?
von: Anand, Suraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FlashDP: Private Training Large Language Models with Efficient DP-SGD
von: Wang, Liangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Context-Aware Membership Inference Attacks against Pre-trained Large Language Models
von: Chang, Hongyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stealing the Invisible: Unveiling Pre-Trained CNN Models through Adversarial Examples and Timing Side-Channels
von: Shukla, Shubhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Different Victims, Same Layout: Email Visual Similarity Detection for Enhanced Email Protection
von: Shukla, Sachin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prompt Obfuscation for Large Language Models
von: Pape, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Large Language Model Continual Unlearning
von: Gao, Chongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Signal Watermark on Large Language Models
von: Xu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scalable Fingerprinting of Large Language Models
von: Nasery, Anshul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CyberSecEval 2: A Wide-Ranging Cybersecurity Evaluation Suite for Large Language Models
von: Bhatt, Manish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Winter Soldier: Backdooring Language Models at Pre-Training with Indirect Data Poisoning
von: Bouaziz, Wassim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy Backdoors: Enhancing Membership Inference through Poisoning Pre-trained Models
von: Wen, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Noise Detriment in Differentially Private Federated Learning with Model Pre-training
von: Jin, Huitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fail-Closed Alignment for Large Language Models
von: Coalson, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fingerprinting Inference Systems of Large Language Models
von: Wimbauer, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Did the Neurons Read your Book? Document-level Membership Inference for Large Language Models
von: Meeus, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Remote Timing Attacks on Efficient Language Model Inference
von: Carlini, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concept-ROT: Poisoning Concepts in Large Language Models with Model Editing
von: Grimes, Keltin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Backtracking for Privacy Protection in Large Language Models
von: Yao, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analysis of Privacy Leakage in Federated Large Language Models
von: Vu, Minh N., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Jailbreaking Large Language Models in Infinitely Many Ways
von: Goldstein, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeepInception: Hypnotize Large Language Model to Be Jailbreaker
von: Li, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Breaking Distortion-free Watermarks in Large Language Models
von: Reynolds, Shayleen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

JULI: Jailbreak Large Language Models by Self-Introspection
von: Wang, Jesson, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SoK: Machine Unlearning for Large Language Models
von: Ren, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Search Engine Optimization for Large Language Models
von: Nestaas, Fredrik, et al.
Veröffentlicht: (2024)