卡内基梅隆大学

最近，卡内基梅隆大学的研究人员提出了一种简单而有效的攻击方法，能够使大规模语言模型（LLM）产生不可接受的行为。他们的研究表明，通过在查询中添加后缀，可以大大增加开源和闭源语言模型生成肯定回答的可能性。论文地址:https://llm-attacks.org/zou2023universal.pdf研究人员成功地将这种攻击方法应用于各种语言模型，并在 Vicuna 上的99个实�...

特别声明：本页面标签名称与页面内容，系网站系统为资讯内容分类自动生成，仅提供资讯内容索引使用，旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息，请访问商标品牌官方了解详情，请勿以本站标签页面内容为参考信息，本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系，对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明，并提权属证明及详细侵权或不实情况证明（点击查看反馈联系地址）。本网站在收到上述反馈文件后，将会依法依规核实信息，第一时间沟通删除相关内容或断开相关链接。