Can LLMs be Fooled? Investigating Vulnerabilities in LLMs

大型语言模型（LLMs）的出现在自然语言处理（NLP）的各个领域中引起了广泛的关注并发挥了巨大的影响力。虽然它们的能力令人印象深刻，但是识别和审查它们的漏洞尤为重要，特别是当这些漏洞可能造成昂贵的后果时。其中一种LLM被训练成从医疗文件中提供简明摘要，但在被秘密提示时，可能会毫无保留地泄露个人患者数据。这只是许多不幸的例子之一，需要进一步的研究来理解这些漏洞背后的原因。在本研究中，我们深入探讨了基于模型、训练时间、推理时间漏洞等多个漏洞部分，并讨论了缓解策略，包括“模型编辑”旨在修改LLMs的行为，以及“Chroma Teaming”将多个团队策略的协同作用纳入其中，以增强LLMs的弹性。本文将综合每个漏洞部分的研究结果，并提出新的研究和发展方向。通过了解当前漏洞的焦点，我们可以更好地预测和缓解未来的风险，为更强大和安全的LLMs铺平道路。

本论文旨在研究和解决大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域中的漏洞和弱点，包括模型基础、训练时和推断时漏洞。同时提出了模型编辑和Chroma Teaming等方法来提高LLMs的鲁棒性和安全性。

本文提出了两种方法来解决LLMs的漏洞和弱点：模型编辑和Chroma Teaming。模型编辑通过修改LLMs的行为来提高其鲁棒性。Chroma Teaming则利用多种协同策略来增强LLMs的鲁棒性。

本文的实验使用了多个数据集，并开源了代码。同时，本文提出的模型编辑和Chroma Teaming方法为解决LLMs的漏洞和弱点提供了新思路。需要进一步研究的方向包括如何提高LLMs的鲁棒性和安全性，以及如何更好地预测和减少未来的风险。

最近的相关研究包括《On the Vulnerability of Large Neural Networks to Adversarial Examples》和《Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features》等。