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Siege: Autonomous Multi-Round Exploitation of Large Language Models Using Tree Search

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内容提要

本文提出了“围攻”多轮对抗框架，从树搜索角度分析大型语言模型的安全性问题。通过扩展对话，揭示微小让步如何导致不当输出，并在GPT-3.5-turbo和GPT-4中显示出高破解成功率，强调了对语言模型进行多轮测试的必要性。

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标签

GPT-3.5-turbo GPT-4 models 多轮对抗 安全性 语言模型
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