Summary This study explores the personality trait consistency of quantized large language models (LLMs) and evaluates the stability of assigned personalities...
요약: 본 연구는 대화의 맥락을 고려하여 설득적 다중 턴 대화에서 의도 탐지를 평가하기 위해 기존 데이터셋을 수정하고 새로운 데이터셋을 생성하여 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 분석합니다.
Summary: The study explores intention detection in persuasive multi-turn dialogues using large language models, highlighting the importance of conversational...
요약: 본 연구에서는 시각적으로 변형된 텍스트를 포함한 실제 피싱 사례로 구성된 BitAbuse 데이터셋을 제안하며, 이를 통해 언어 모델의 성능을 향상시키고 적대적 공격 방어 연구를 지원하고자 한다.
Summary: This study proposes the BitAbuse dataset, which comprises real phishing cases containing visually perturbed (VP) texts. The dataset aims to enhance ...