LLM上的对抗性攻击

本文讨论了大型语言模型（LLM）容易受到对抗性攻击（也称为越狱提示）的影响。它强调了防御这些攻击的挑战，特别是与基于图像的对抗性攻击相比，由于文本数据的离散性质和缺乏直接梯度信号。作者将这个问题与可控文本生成联系起来，将对抗性攻击视为控制模型以产生不良内容的一种手段。本文强调了持续研究和开发以提高LLM在实际应用中的鲁棒性和安全性的重要性，特别是考虑到自ChatGPT推出以来LLM的日益普及。