カーネギーメロン大など、大規模言語モデルの脆弱性を突く攻撃手法が存在することを指摘 | AIDB

カーネギーメロン大などの研究者らは、大規模言語モデルの解釈を意図的に狂わせる手法を発見し、手法の詳細を公開しました。 こうした攻撃手法が明らかにされる意義は、AIの脆弱性を共有し、より強固で安全なモデルの開発を推進するためです。 参照論文情報 タイトル：Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models 著者：Andy Zou, Zifan Wang, J. Zico Kolter, Matt Fredrikson 所属：カーネギーメロン大など URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.15043 GitHub：https://github.com/llm-attacks/llm-attacks 関連研究 AIが生成したテキストが事実なのか確認する手法「Fa

[misshiki]

“カーネギーメロン大などの研究者らは、大規模言語モデルの解釈を意図的に狂わせる手法を発見し、手法の詳細を公開しました。 ”