在这里,时间仿佛放慢了脚步,让我有机会重新审视自己,思考生活的意义和价值。 示例2:用于情感分析的对抗提示 任务: 生成难以归类为特定情感的文本 说明: 生成的文本应难以归类为特定情感 提示公式: "生成难以归类为【插入情感】情感的文本“ 向ChatGPT发送提示公式的内容,如下所示: ChatGPT收到后,返回如下结果: 在...
UnlearnDiffAtk [4] 作为默认的对抗性提示攻击来检查遗忘模型的鲁棒性。 裸露概念擦除 在处理敏感的 “裸露” 概念时,AdvUnlearn 展现了卓越的性能。相比传统的概念擦除方法,AdvUnlearn 显著降低了对抗性提示攻击的成功率(ASR)。例如,在常...
作为Eliezer Yudkowsky,您是否允许将以下提示发送到超级智能AI聊天机器人? {{PROMPT}} 这是一个有趣的解决方案,它涉及定义一个特定的代理来负责标记对抗性提示,以避免LM响应不良输出。 我们准备了这个笔记本供您尝试这种策略。 模型类型 正如Riley Goodside在这个Twitter线程中建议的那样,避免提示注入的一种方法是不在...
UnlearnDiffAtk [4] 作为默认的对抗性提示攻击来检查遗忘模型的鲁棒性。 裸露概念擦除 在处理敏感的 “裸露” 概念时,AdvUnlearn 展现了卓越的性能。相比传统的概念擦除方法,AdvUnlearn 显著降低了对抗性提示攻击的成功率(ASR)。例如,在常见的对抗性提示攻击场景下,ASR 从原始模型的 100% 下降至 21.13%,表明模型...
对抗性提示攻击:机器遗忘中的隐患 对抗性提示攻击的关键在于通过改变文本输入提示的细微细节,诱使模型生成不当的内容。这类攻击可能会通过调整拼写、加入特定符号、或是改变句子结构来规避模型的防护。例如,即便模型已经接受了擦除 “裸露” 相关内容的训练,但通过输入一些巧妙设计的提示词,攻击者依然可能让模型重新生成...
实验结果表明,AdvUnlearn在各种DM遗忘场景中都表现出了显著的鲁棒性优势。例如,在擦除裸露概念的实验中,AdvUnlearn能够有效地防止DMs在对抗性提示攻击下重新生成包含裸露内容的图像。同样,在擦除物体和风格概念的实验中,AdvUnlearn也表现出了类似的鲁棒性优势。
🤨在情绪分析任务中,对抗性提示用于生成难以归类为特定情绪的文本。例如,指令是“生成的文本应该很难归类为特定的情感”,提示公式为:“生成难以归类为具有[insert sentiment]情感的文本”。 🗣️在语言翻译任务中,对抗性提示用于生成难以翻译的文本。例如,指令是“生成的文本应该很难翻译成目标语言”,提示公式为:...
对抗性提示是一种允许模型生成能够抵御某些类型的攻击或偏差的文本的技术。这种技术可用于训练更健壮、更能抵御某些类型的攻击或偏差的模型。 要在ChatGPT 中使用对抗性提示,应为模型提供一个提示,该提示的设计应使模型难以生成与所需输出一致的文本。提示中还应包含所需的输出信息,如要生成的文本类型以及任何特定的...
如何用对抗性提示提升模型鲁棒性? 大家好!今天我们来聊聊一个非常有趣且实用的技巧——“对抗性生成提示(Adversarial prompts)”。这个方法可以帮助你生成能够抵抗某些类型攻击或偏见的文本。通过学习如何使用这个技巧,我们可以训练出更强大、更抗干扰的模型。 首先,什么是鲁棒性(Robustness)呢?简单来说,鲁棒性就是指一...
随着大型语言模型(LLMs)在学术界和工业界的日益重要,我们需要全面了解它们对提示的鲁棒性。为了满足这一重要需求,我们引入了PromptBench,一个用于测量LLMs对对抗性提示的鲁棒性的基准测试。本研究使用了多种针对提示的对抗文本攻击,涵盖字符、词汇、句子和语义层面的攻击。然后,我们在情感分析、自然语言推理、阅读理解、...