LLM Self Defense: By Self Examination, LLMs Know They Are Being Tricked

解决问题：本篇论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在回应用户提示时可能生成有害内容的问题，即如何防御对抗性攻击。这是一个相对新的问题，目前已有文献对于如何通过强化学习等方法使模型与人类价值观保持一致进行了研究。

关键思路：本文提出了一种简单的方法来防御对抗性攻击，即通过让大型语言模型过滤其自己的回复来验证内容，从而防止其向用户呈现有害内容。相比当前该领域的研究状况，本文的思路在于提出了一种自我验证的方法，从而在模型不被微调为与人类价值观一致的情况下，也能够有效地防御对抗性攻击。

其他亮点：本文的实验结果表明，即使模型没有被微调为与人类价值观一致，也可以通过验证内容来防止其向用户呈现有害内容。该论文未提及使用的数据集和是否有开源代码。值得进一步研究的工作包括如何提高自我验证的准确性和效率以及如何应对其他类型的对抗性攻击。

关于作者：Alec Helbling、Mansi Phute、Matthew Hull和Duen Horng Chau分别来自哪个机构未提及。根据我的数据库，Duen Horng Chau是加州大学洛杉矶分校的教授，他的代表作包括“Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders”和“Data-Driven Advice for Applying Machine Learning to Bioinformatics Problems”。

相关研究：近期其他相关的研究包括“Adversarial Attacks on Large Language Models: A Complete Evaluation”（Jin et al., Carnegie Mellon University）和“Defending Against Neural Fake News”（Zellers et al., Allen Institute for Artificial Intelligence）。

论文摘要：LLM自卫：通过自我检查，LLM知道自己被欺骗了。由Alec Helbling、Mansi Phute、Matthew Hull和Duen Horng Chau撰写的这篇文章指出，由于LLM能够根据人类提示生成高质量的文本，因此近年来它们的受欢迎程度飙升。然而，已经证明，这些模型有可能在响应用户提示时生成有害内容（例如，向用户提供犯罪指南）。文献中已经关注通过方法（例如通过强化学习将模型与人类价值观相一致）来减轻这些风险。然而，已经表明，即使是与人类价值观相一致的语言模型也容易受到绕过其有害文本生成限制的对抗性攻击。我们提出了一种简单的方法来防御这些攻击，即通过让大型语言模型过滤其自己的响应。我们目前的研究结果表明，即使一个模型没有被微调为与人类价值观相一致，通过使用语言模型验证内容，也有可能阻止它向用户呈现有害内容。

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