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往返翻译防御大型语言模型越狱攻击
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了对现代大型语言模型（LLMs）在编码任务中的对抗性示例攻击的影响，并提出了基于提示的防御措施，实验证明对抗性示例具有可转移性，削弱了LLMs的性能，提出的防御措施显示出改善模型韧性的潜力。
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关键要点
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现代大型语言模型（LLMs）在编码任务中表现出色，如 ChatGPT。
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以前的神经网络代码模型易受对抗性示例攻击，导致性能下降。
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对抗性示例是通过小的句法扰动而不改变程序语义的攻击方式。
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本文研究了对 LLMs 的编码任务的对抗性扰动的影响。
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研究了较小代码模型生成的对抗性示例对 LLMs 的可转移性。
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提出了基于提示的防御措施，以增强 LLMs 的韧性，避免重新训练的成本。
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实验证明对抗性示例确实具有可转移性，削弱了 LLMs 的性能。
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提出的防御措施显示出改善模型韧性的潜力，为 LLMs 提供更稳健的防御方案。
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