論文の概要: Prompt Perturbation in Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07179v3
• Date: Tue, 23 Jul 2024 19:41:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 19:20:39.430096
• Title: Prompt Perturbation in Retrieval-Augmented Generation based Large Language Models
• Title（参考訳）: 検索型拡張型大規模言語モデルにおけるプロンプト摂動
• Authors: Zhibo Hu, Chen Wang, Yanfeng Shu, Helen, Paik, Liming Zhu,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generationは、大規模言語モデルからテキスト生成の信頼性を向上させる手段として考えられている。 本研究では,プロンプトに短い接頭辞を挿入しても,実際の正解から遠く離れたアウトプットを生成することを発見した。 グラディエントガイドプロンプト摂動法(Gradient Guided Prompt Perturbation)と呼ばれる新しい最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.688626139309013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The robustness of large language models (LLMs) becomes increasingly important as their use rapidly grows in a wide range of domains. Retrieval-Augmented Generation (RAG) is considered as a means to improve the trustworthiness of text generation from LLMs. However, how the outputs from RAG-based LLMs are affected by slightly different inputs is not well studied. In this work, we find that the insertion of even a short prefix to the prompt leads to the generation of outputs far away from factually correct answers. We systematically evaluate the effect of such prefixes on RAG by introducing a novel optimization technique called Gradient Guided Prompt Perturbation (GGPP). GGPP achieves a high success rate in steering outputs of RAG-based LLMs to targeted wrong answers. It can also cope with instructions in the prompts requesting to ignore irrelevant context. We also exploit LLMs' neuron activation difference between prompts with and without GGPP perturbations to give a method that improves the robustness of RAG-based LLMs through a highly effective detector trained on neuron activation triggered by GGPP generated prompts. Our evaluation on open-sourced LLMs demonstrates the effectiveness of our methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のロバスト性は、その使用が幅広い領域で急速に増大するにつれて、ますます重要になる。 LLMからのテキスト生成の信頼性を向上させる手段として、検索補助生成(RAG)が考えられている。 しかしながら、RAGに基づくLLMからの出力がわずかに異なる入力によってどのように影響を受けるかは、よく研究されていない。 本研究では,プロンプトに短い接頭辞を挿入しても,実際の正解から遠く離れたアウトプットを生成することを発見した。 我々は,GGPP(Gradient Guided Prompt Perturbation)と呼ばれる新しい最適化手法を導入することにより,これらの接頭辞がRAGに与える影響を体系的に評価した。 GGPP は RAG ベースの LLM のアウトプットを操り、間違った回答をターゲットとした高い成功率を達成する。 また、無関係なコンテキストを無視するよう要求するプロンプトの命令に対処することもできる。 我々はまた、GGPP誘発プロンプトによるニューロン活性化を訓練した高能率検出器を用いて、GGPP摂動と非摂動のプロンプト間のLLMのニューロン活性化差を利用して、RAGベースのLLMのロバスト性を改善する方法を提案する。 オープンソースLLMの評価は,提案手法の有効性を実証するものである。

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