PromptBench:大型语言模型的对抗性基准测试

PromptBench是微软研究人员设计的一个用于测量大型语言模型(llm)对对抗性提示鲁棒性的基准测试。这个的工具是理解LLM的重要一步,随着这些模型在各种应用中越来越普遍,这个主题也变得越来越重要。

研究及其方法论

PromptBench采用多种对抗性文本攻击,研究人员生成了4000多个对抗性提示,然后通过8个任务和13个数据集对其进行评估。这种全面的方法确保了潜在漏洞的广泛覆盖,并提供了对LLM性能的可靠评估。

研究结果及影响

这项研究的结果表明,当代LLM很容易受到对抗性提示的影响。这个漏洞是一个需要解决的关键问题,以确保llm在实际应用程序中的可靠性和健壮性。作为数据科学家,我们必须意识到这些漏洞,并努力开发能够抵御此类对抗性攻击的模型。

论文还提供了快速减轻这些漏洞的建议。这些建议对于任何使用大模型的人来说都是非常宝贵的,并且可以指导开发更健壮的模型。

开源代码

研究人员已经公开了研究中使用的代码、提示和方法。我们必须继续调查,在它们研究的基础上进行更深入的研究,共同努力推进模型的改进,已经包括的模型如下:

  • google/flan-t5-large
  • databricks/dolly-v1–6b
  • llama-13b
  • vicuna-13
  • cerebras/Cerebras-GPT-13B
  • EleutherAI/gpt-neox-20b
  • google/flan-ul2
  • chatgpt

论文和研究地址:

https://avoid.overfit.cn/post/48766e3c21a8495bb991b0135912ce8e

作者:Praveen Govindaraj

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