本研究探讨了大型语言模型（LLMs）的安全性，提出了越狱提示数据集，揭示了模型在多语言环境中的安全隐患。实验表明现有防御措施不足，并提出了改进框架和新攻击方法，以增强LLMs的安全性和鲁棒性，为未来研究提供指导。

本研究分析了大型语言模型（LLMs）对越狱提示的脆弱性，评估了多种攻击和防御技术的效果。结果表明，修剪模型参数可以提高抵抗力，某些模型的攻击成功率高达70-100%。研究强调了评估不同破解方法的重要性，并提出了新的基准测试框架，以促进LLM安全性研究的发展。

本研究提出了一个框架和视觉分析系统，以简化大型语言模型（LLMs）安全性评估的破解分析过程。研究发现，LLMs存在被滥用和绕过安全限制的风险，尤其是通过越狱提示。评估不同破解方法后，揭示了当前防御措施的不足，并提出了改进建议。

本研究评估了大型语言模型（LLMs）的安全性，发现不同模型在恶意攻击下的表现差异。GPT-4和GPT-4V表现出较强的耐受性，而Llama2和Qwen-VL-Chat则显示出更高的鲁棒性。研究提出了越狱提示数据集，揭示了模型在指令中的偏好及其对不安全内容生成的影响，强调了评估破解方法的必要性。

该文综述大语言模型越狱提示研究：测量野外越狱提示并揭示其特征与攻击策略，评估现有模型与防护措施防御不足；提出将目标优先级融入训练与推理以降低攻击成功率；揭示多语言越狱风险，自卫框架训练可减少不安全内容；给出越狱攻击形式化分类并调查GPT-3.5、OPT等模型，提出提示守卫；SmoothLLM通过随机扰动与聚合检测降低攻击成功率并提供可证明保证；ReNeLLM自动生成提示提升攻击成功率、降低成本；研究指令动词对越狱率的影响；提出生成利用攻击使11种模型对齐率从0%升至95%以上，呼吁加强红队测试与对齐；分析破解提示模式与类别，发现提示可在40个场景绕过ChatGPT限制；从GPT-4V窃取系统提示并越狱，揭示多模态模型风险并提出防御。

该文综述大语言模型越狱提示研究：通过提示黑客竞赛构建60万对抗提示数据集并分类，测量越狱提示特征与攻击策略，评估现有防御不足；调查GPT-3.5等模型的越狱有效性并提出提示守卫；提出ReNeLLM提升攻击成功率；发现模型对提示格式变化高度敏感；分析破解提示模式与类别，ChatGPT在40类场景可绕过限制；提出SmoothLLM以随机扰动降低攻击成功率；并指出大模型易利用提示捷径。

最近的研究发现，文本优化器可以产生绕过审核和对齐的越狱提示。研究评估了几种基线防御策略，并讨论了每种考虑的防御的鲁棒性和性能权衡。在过滤和预处理方面获得了比其他领域预期的更多成功。

最近的研究深入理解了大型语言模型的安全漏洞，发现文本优化器可以绕过审核和对齐的越狱提示。研究提出了三个问题：有用的威胁模型是哪些？基线防御技术在这个新领域中的表现如何？LLM安全性与计算机视觉有何不同？研究评估了几种基线防御策略，并讨论了每种策略的情况。在过滤和预处理方面获得了比其他领域更多成功，这表明在这些领域中可能对这些防御的相对优势进行了不同的权衡。