BriefGPT - AI 论文速递
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改变提示的蝴蝶效应：小的变化与越狱对大型语言模型的影响
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究调查了Large Language Models（LLMs）中的内容限制和潜在误用的挑战，并研究了与破解LLMs相关的三个关键问题。研究发现了10种不同模式和三种破解提示类别，并评估了ChatGPT版本3.5和4.0中破解提示的能力。研究强调了提示结构在破解LLMs中的重要性，并讨论了生成和防止鲁棒破解提示的挑战。
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关键要点
- 本研究调查了Large Language Models（LLMs）中的内容限制和潜在误用的挑战。
- 研究关注与破解LLMs相关的三个关键问题：提示类型数量、提示对抗LLMs限制的有效性、ChatGPT对这些提示的鲁棒性。
- 研究识别了10种不同模式和三种破解提示类别。
- 利用8120个问题的数据集评估了ChatGPT版本3.5和4.0中破解提示的能力。
- 研究发现提示可以在40个用例场景中始终逃脱限制。
- 强调了提示结构在破解LLMs中的重要性。
- 讨论了生成和防止鲁棒破解提示的挑战。
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