論文の概要: Adversarial Attacks and Defense for Conversation Entailment Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00289v2
• Date: Thu, 2 May 2024 03:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 11:27:18.112393
• Title: Adversarial Attacks and Defense for Conversation Entailment Task
• Title（参考訳）: 会話包摂課題に対する敵の攻撃と防御
• Authors: Zhenning Yang, Ryan Krawec, Liang-Yuan Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、低コストの敵攻撃に対して脆弱である。 我々は、仮説の真偽を正確に識別するために、変圧器モデルを微調整する。 モデルのロバスト性を高めるために,埋め込み摂動損失法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49157446832511503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As the deployment of NLP systems in critical applications grows, ensuring the robustness of large language models (LLMs) against adversarial attacks becomes increasingly important. Large language models excel in various NLP tasks but remain vulnerable to low-cost adversarial attacks. Focusing on the domain of conversation entailment, where multi-turn dialogues serve as premises to verify hypotheses, we fine-tune a transformer model to accurately discern the truthfulness of these hypotheses. Adversaries manipulate hypotheses through synonym swapping, aiming to deceive the model into making incorrect predictions. To counteract these attacks, we implemented innovative fine-tuning techniques and introduced an embedding perturbation loss method to significantly bolster the model's robustness. Our findings not only emphasize the importance of defending against adversarial attacks in NLP but also highlight the real-world implications, suggesting that enhancing model robustness is critical for reliable NLP applications.
• Abstract（参考訳）: 重要なアプリケーションにおけるNLPシステムの展開が進むにつれて、敵攻撃に対する大規模言語モデル(LLM)の堅牢性を保証することがますます重要になる。 大規模言語モデルは様々なNLPタスクに優れるが、低コストの敵攻撃に弱いままである。 マルチターン対話が仮説検証の前提となる会話内容の領域に着目し,これらの仮説の真偽を正確に識別するトランスフォーマーモデルを微調整する。 敵は同義語を交換することで仮説を操り、モデルを欺いて誤った予測をする。 これらの攻撃に対処するため、我々は革新的な微調整手法を導入し、モデルの堅牢性を著しく向上させるために埋め込み摂動損失法を導入した。 本研究は,NLPにおける敵攻撃に対する防御の重要性だけでなく,実世界の意義も強調し,信頼性の高いNLPアプリケーションにおいてモデルロバスト性の向上が重要であることを示唆している。

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