Yes, here's a simple example of an adversarial attack against a large language model like GPT-3:

Input: "The sky is green."

Adversarial Attack: Add a small perturbation to the input sentence, such as "The sky is green. ;)".

Expected Outcome: The LLM is likely to predict the wrong label for the input, despite the small perturbation, due to its sensitivity to small changes in input.

This is a simple example of an "evasion attack", where the attacker aims to mislead the model by crafting an input that is similar to the original but produces a different prediction.

Adversarial attacks are a major concern for the deployment of LLMs in sensitive applications, and researchers are actively working on developing robust models and mitigation techniques to address this issue.
ใช่ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของการโจมตีฝ่ายตรงข้ามต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-3: ข้อมูลเข้า: "ท้องฟ้าเป็นสีเขียว" การโจมตีฝ่ายตรงข้าม: เพิ่มการรบกวนเล็กน้อยในประโยคอินพุต เช่น "ท้องฟ้าเป็นสีเขียว ;)" ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: LLM มีแนวโน้มที่จะคาดการณ์ป้ายกำกับที่ไม่ถูกต้องสำหรับอินพุต แม้ว่าจะมีปัญหาเล็กน้อยก็ตาม เนื่องจากมีความอ่อนไหวต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในอินพุต นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของ "การโจมตีแบบหลบเลี่ยง" ซึ่งผู้โจมตีมีเป้าหมายเพื่อทำให้โมเดลเข้าใจผิดด้วยการสร้างอินพุตที่คล้ายกับต้นฉบับ แต่ให้การคาดการณ์ที่แตกต่างออกไป การโจมตีจากฝ่ายตรงข้ามถือเป็นข้อกังวลหลักสำหรับการปรับใช้ LLM ในแอปพลิเคชันที่มีความละเอียดอ่อน และนักวิจัยกำลังทำงานอย่างแข็งขันเพื่อพัฒนาแบบจำลองที่แข็งแกร่งและเทคนิคการบรรเทาผลกระทบเพื่อแก้ไขปัญหานี้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence