大规模语言模型中基于检索增强生成的黑盒观点操纵攻击
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过对黑盒攻击进行研究,揭示了 Retrieval-Enhanced Generative (RAG) 模型面临的漏洞,并探讨了此类攻击对用户认知和决策的影响,为提高 RAG 模型的可靠性和安全性提供了新的观点。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)是一种合并检索方法和深度学习技术的方法,旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型(LLMs)的静态限制,并改进LLMs输出的准确性和可靠性。该研究将RAG分为四个类别,并提供了详细的视角和评估方法,同时介绍了其演进和领域的进展。该论文还提出了面临的挑战和未来的研究方向,旨在巩固现有的RAG研究,明确其技术基础,并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。