kid 投稿自 凹非寺
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北大團(tuán)隊(duì)最新研究發(fā)現(xiàn)：
隨機(jī)token都能誘發(fā)大模型出現(xiàn)幻覺！
比如喂給大模型（Vicuna-7B）一段“亂碼”，它就莫名其妙弄錯(cuò)了歷史常識。
或者是簡單修改提示詞，大模型也會掉入陷阱。
Baichuan2-7B、InternLM-7B、ChatGLM、Ziya-LLaMA-7B、LLaMA-7B-chat、Vicuna-7B這些熱門大模型，都會出現(xiàn)類似情況。
這意味著，隨機(jī)字符串能夠操控大模型輸出任意內(nèi)容，為幻覺“代言”。
以上發(fā)現(xiàn)來自北大袁粒老師課題組的最新研究。
該研究提出：
大模型的幻覺現(xiàn)象極有可能是對抗樣本的另一種視角。
論文在展示兩種容易誘發(fā)大模型幻覺方法的同時(shí)，還提出了簡單有效的防御辦法，代碼已開源。
兩種極端模式攻擊大模型
研究提出了兩種幻覺攻擊方法：
- 隨機(jī)噪聲攻擊（OoD Attack）：即讓無意義的隨機(jī)字符串誘導(dǎo)大模型產(chǎn)生預(yù)定義的幻覺輸出。
- 弱語義攻擊（Weak Semantic Attack）：即保證原始 prompt 語義基本不變的情況下，使得大模型產(chǎn)生截然不同的幻覺輸出。
隨機(jī)噪聲攻擊（OoD Attack）：
以下為在開源大模型上的一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果，更多的結(jié)果可以在論文或開源GitHub中找到。
弱語義攻擊（Weak Semantic Attack）：
論文介紹了幻覺攻擊方法：
如上圖所示，幻覺攻擊包含以下三部分內(nèi)容：幻覺數(shù)據(jù)集構(gòu)建，弱語義攻擊，OoD攻擊。
首先是幻覺數(shù)據(jù)集構(gòu)建。
作者從維基百科上收集了一些常識性問題x，并將其輸入到大模型中得到正確的回答y。
接著替換句子的主謂賓去構(gòu)造一個(gè)不存在的事實(shí)
，其中T是包含所有符合事實(shí)的集合。
最終可以得到構(gòu)造的幻覺數(shù)據(jù)集：
然后是弱語義攻擊部分。
先采樣一條不符合事實(shí)的QA pair
，未來穩(wěn)定的出發(fā)幻覺
，作者希望找到一條對抗提示
來最大化對數(shù)似然。
其中
是大模型的參數(shù)，
是輸入空間。
是由l個(gè)token構(gòu)成。
然而，由于語言是非連續(xù)的，沒辦法直接類似于圖像領(lǐng)域的對抗攻擊那樣直接對x進(jìn)行優(yōu)化。
受啟發(fā)于一篇2019年的研究（Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP），研究團(tuán)隊(duì)基于梯度的token替換策略來間接的最大化該對數(shù)似然。
其中，
為對抗token
的embedding，
是一個(gè)語義提取器。
簡單來看這個(gè)式子，在語義約束下，找到那些使得似然梯度變化最大的token并進(jìn)行替換，最終在保證得到的對抗提示
和原提示x語義上不相差太多的情況下，誘導(dǎo)模型輸出預(yù)定義的幻覺
。
在本文中，為了簡化優(yōu)化過程，將約束項(xiàng)改為
來代替。
最后是OoD攻擊部分。
在OoD攻擊中，我們從一條完全隨機(jī)的字符串
出發(fā)，在沒有任何語義約束下，最大化上述對數(shù)似然即可。
論文中還詳細(xì)闡述了幻覺攻擊對不同模型、不同模式的攻擊成功率。
也深度探討了增加 prompt 長度能夠顯著提升攻擊成功率（翻倍）。
最后研究團(tuán)隊(duì)也提出了一個(gè)簡單的防御策略：利用第一個(gè)token預(yù)測的熵來拒絕響應(yīng)。
該研究來自北京大學(xué)深圳研究生院/信息工程學(xué)院袁粒老師團(tuán)隊(duì)。
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/2310.01469.pdf
GitHub地址：
https://github.com/PKU-YuanGroup/Hallucination-Attack
知乎原帖
https://zhuanlan.zhihu.com/p/661444210?
