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自监督提示注入（SPIN）
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型在实际应用中容易受到注入攻击。研究提供了一个由Tensor Trust游戏玩家创建的对抗示例数据集，包含超过12.6万次攻击和4.6万次防御实例。利用该数据集，我们建立了抵抗注入攻击的基准测试，发现许多模型对此类攻击策略很脆弱。部分策略在不同条件下的LLMs应用中也有效。数据和源代码已公开。
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关键要点
- 大型语言模型在实际应用中容易受到恶意注入攻击的风险。
- 研究提供了一个由Tensor Trust游戏玩家创建的对抗示例数据集，包含超过126,000次攻击和46,000次防御实例。
- 这是目前最大的人为生成的用于指令跟随LLMs的对抗示例数据集。
- 利用该数据集建立了抵抗两种类型注入攻击的基准测试。
- 许多模型对Tensor Trust数据集中的攻击策略很脆弱。
- 部分攻击策略在不同约束条件的LLMs应用中也具有普适性。
- 数据和源代码已公开。
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