Stepwise Reasoning Error Interference Attack on Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种逐步推理错误干扰(SEED)攻击方法,旨在揭示大语言模型在推理过程中的安全性和鲁棒性问题。实验结果表明,SEED有效暴露了LLMs的脆弱性,强调了提升其鲁棒性的必要性。

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