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Zer0-Jack：一种内存高效的基于梯度的黑箱多模态大型语言模型越狱方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出Zer0-Jack方法，旨在解决黑箱多模态大型语言模型的安全性问题，尤其是在缺乏白箱访问的情况下。该方法结合零阶优化和补丁坐标下降技术，显著降低内存使用，并在MiniGPT-4上实现95%的攻击成功率，展示了其有效性和应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出Zer0-Jack方法，旨在解决黑箱多模态大型语言模型的安全性问题。
- 该方法特别关注在缺乏白箱访问的情况下的安全性。
- Zer0-Jack方法结合零阶优化和补丁坐标下降技术，显著降低内存使用。
- 在MiniGPT-4模型上实现了95%的攻击成功率，展示了其有效性。
- 该方法显示出良好的应用潜力。
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