PromptBench:大型語言模型的對(duì)抗性基準(zhǔn)測(cè)試
研究及其方法論
PromptBench采用多種對(duì)抗性文本攻擊,研究人員生成了4000多個(gè)對(duì)抗性提示,然后通過8個(gè)任務(wù)和13個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。這種全面的方法確保了潛在漏洞的廣泛覆蓋,并提供了對(duì)LLM性能的可靠評(píng)估。
研究結(jié)果及影響
這項(xiàng)研究的結(jié)果表明,當(dāng)代LLM很容易受到對(duì)抗性提示的影響。這個(gè)漏洞是一個(gè)需要解決的關(guān)鍵問題,以確保llm在實(shí)際應(yīng)用程序中的可靠性和健壯性。作為數(shù)據(jù)科學(xué)家,我們必須意識(shí)到這些漏洞,并努力開發(fā)能夠抵御此類對(duì)抗性攻擊的模型。
論文還提供了快速減輕這些漏洞的建議。這些建議對(duì)于任何使用大模型的人來說都是非常寶貴的,并且可以指導(dǎo)開發(fā)更健壯的模型。
研究人員已經(jīng)公開了研究中使用的代碼、提示和方法。我們必須繼續(xù)調(diào)查,在它們研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入的研究,共同努力推進(jìn)模型的改進(jìn),已經(jīng)包括的模型如下:
- google/flan-t5-large
- databricks/dolly-v1–6b
- llama-13b
- vicuna-13
- cerebras/Cerebras-GPT-13B
- EleutherAI/gpt-neox-20b
- google/flan-ul2
- chatgpt
論文和研究地址:https://arxiv.org/pdf/2306.04528.pdf
https://github.com/microsoft/promptbench
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