EXPLORING THE ADVERSARIAL CAPABILITIES OF LARGE LANGUAGE MODELS

本文是LLM系列文章，针对《EXPLORING THE ADVERSARIAL CAPABILITIES OF LARGE LANGUAGE MODELS》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）的激增因其强大的语言生成能力而引发了广泛和普遍的兴趣，为工业和研究提供了巨大的潜力。虽然之前的研究深入研究了LLM的安全和隐私问题，但这些模型在多大程度上表现出对抗性行为仍有待探索。为了解决这一差距，我们调查了常见的公开LLM是否具有干扰文本样本以欺骗安全措施的固有能力，即所谓的对抗性示例攻击。更具体地说，我们研究LLM是否天生能够从良性样本中制作对抗性示例，以欺骗现有的安全轨道。我们专注于仇恨言论检测的实验表明，LLM成功地发现了对抗性扰动，有效地破坏了仇恨言论检测系统。我们的发现对依赖LLM的（半）自主系统具有重要意义，突出了它们与现有系统和安全措施相互作用的潜在挑战。

1 引言

2 用大型语言模型制作对抗性示例

</