Yes, here is an example of an adversarial attack against a Large Language Model (LLM) like GPT:

An attacker can add a carefully crafted sequence of words or phrases to the input text, causing the LLM to generate text that is different from what was intended. For example, the attacker could add a few words or phrases to a news article about a political candidate, causing the LLM to generate text that presents the candidate in a negative light. This type of adversarial attack is known as a "text-poisoning attack".

In general, adversarial attacks on LLMs aim to cause the model to generate text that is biased, misleading, or incorrect. These attacks can have serious consequences, particularly in applications where the models are used to make decisions with real-world consequences, such as in the areas of news, politics, and finance.
ใช่ นี่คือตัวอย่างของการโจมตีฝ่ายตรงข้ามกับ Large Language Model (LLM) เช่น GPT: ผู้โจมตีสามารถเพิ่มลำดับคำหรือวลีที่จัดทำขึ้นอย่างระมัดระวังลงในข้อความที่ป้อน ทำให้ LLM สร้างข้อความที่แตกต่างจากที่เป็นอยู่ ตั้งใจ ตัวอย่างเช่น ผู้โจมตีสามารถเพิ่มคำหรือวลีสองสามคำในบทความข่าวเกี่ยวกับผู้สมัครทางการเมือง ทำให้ LLM สร้างข้อความที่นำเสนอผู้สมัครในแง่ลบ การโจมตีฝ่ายตรงข้ามประเภทนี้เรียกว่า "การโจมตีด้วยข้อความเป็นพิษ" โดยทั่วไป การโจมตี LLM ที่ขัดแย้งกันมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้แบบจำลองสร้างข้อความที่มีอคติ ทำให้เข้าใจผิด หรือไม่ถูกต้อง การโจมตีเหล่านี้อาจมีผลกระทบร้ายแรง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันที่ใช้แบบจำลองในการตัดสินใจโดยมีผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น ในด้านข่าว การเมือง และการเงิน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence