该研究探讨了开源大型语言模型（LLM）的敌对攻击方法，发现嵌入空间攻击能有效触发危险行为，并提出了新的威胁模型。研究表明，提示构建对模型决策有显著影响，微小变化也能改变输出。呼吁在发布前进行全面测试，以提高模型的安全性和对齐性。

本文介绍了LLM大语言模型应用的特点和参考架构，包括上下文学习的设计模式和三个阶段：数据预处理/嵌入、提示构建/检索和提示执行/推理。还讨论了矢量数据库的选择和开源工具的使用，以及LLM应用程序的托管解决方案。