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学会看但忘记跟随：视觉指令调整使 LLMs 更容易遭受越狱攻击
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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
研究发现，图像理解扩展大型语言模型（LLMs）相比于视觉语言模型（VLMs）更容易受到越狱的影响。作者提出了基于评估策略的未来工作建议，以强调VLM的弱点并考虑安全措施。
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关键要点
- 研究发现图像理解扩展的LLMs相比于VLMs更容易受到越狱影响。
- VLMs的安全性未受到与LLMs一致性研究同样的关注。
- 本文探讨了越狱对三种最先进VLMs的影响，发现它们更容易受到攻击。
- 越狱影响被认为是视觉指导调整导致的对LLM安全规则的遗忘效应。
- 提出基于评估策略的未来工作建议，以强调VLM的弱点并考虑安全措施。
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