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原標(biāo)題：ICLR2024：南洋理工發(fā)布!改幾個(gè)參數(shù)就為大模型注入
關(guān)鍵字：,模型,數(shù)據(jù),任務(wù),樣本
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：7171字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果
引言：LLMs的安全性問題及其對(duì)日常生活的影響隨著大語言模型（LLMs）在處理自然語言處理（NLP）相關(guān)任務(wù)中的廣泛應(yīng)用，它們?cè)谌藗內(nèi)粘Ｉ钪械淖饔萌找嫱癸@。例如，ChatGPT等模型已被用于各種文本生成、分類和情感分析任務(wù)。然而，這些模型潛在的安全漏洞也引起了人們的關(guān)注。特別是攻擊，攻擊者通過在模型中植入，可以通過向輸入序列中插入觸發(fā)詞來操縱模型輸出，用于惡意目的。這種攻擊方式可能對(duì)LLMs的安全性構(gòu)成嚴(yán)重威脅，并對(duì)日常生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
本研究首次將注入定義為輕量級(jí)知識(shí)編輯問題，引入了新的攻擊框架BadEdit。BadEdit通過修改LLM參數(shù)實(shí)現(xiàn)注入，具有實(shí)用性強(qiáng)、效率高、副作用小和魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示BadEdit可以高效攻擊預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型，成功率高達(dá)100%，同時(shí)保持了對(duì)良性輸入的模型性能。
論文標(biāo)題：BADEDIT: BACKDOORING LARGE LANGUAGE MODELS BY MODEL EDITING
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2403.13355.pdf
BadE

原文鏈接：ICLR2024：南洋理工發(fā)布!改幾個(gè)參數(shù)就為大模型注入

聯(lián)系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報(bào)道深度。