論文の概要: Evaluating the Adversarial Robustness of Retrieval-Based In-Context Learning for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15984v2
- Date: Wed, 10 Jul 2024 11:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 20:59:57.977213
- Title: Evaluating the Adversarial Robustness of Retrieval-Based In-Context Learning for Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルに対する検索型インコンテキスト学習の逆ロバスト性の評価
- Authors: Simon Chi Lok Yu, Jie He, Pasquale Minervini, Jeff Z. Pan,
- Abstract要約: In-Context Learning (ICL) は、プロンプトでデモをエンコードするために使用される選択、順序、動詞に敏感である。
Retrieval-Augmented ICLメソッドは、レトリバーを活用して、意味論的に関連する例を例示として抽出することで、この問題に対処しようとする。
本研究は, 検索強化モデルにより, 検体攻撃に対する堅牢性が向上することを明らかにする。
そこで本研究では,攻撃したサンプルを用いてサンプルプールを充実させる,効果的な訓練自由対人防御手法であるDARDを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.83140092217545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With the emergence of large language models, such as LLaMA and OpenAI GPT-3, In-Context Learning (ICL) gained significant attention due to its effectiveness and efficiency. However, ICL is very sensitive to the choice, order, and verbaliser used to encode the demonstrations in the prompt. Retrieval-Augmented ICL methods try to address this problem by leveraging retrievers to extract semantically related examples as demonstrations. While this approach yields more accurate results, its robustness against various types of adversarial attacks, including perturbations on test samples, demonstrations, and retrieved data, remains under-explored. Our study reveals that retrieval-augmented models can enhance robustness against test sample attacks, outperforming vanilla ICL with a 4.87% reduction in Attack Success Rate (ASR); however, they exhibit overconfidence in the demonstrations, leading to a 2% increase in ASR for demonstration attacks. Adversarial training can help improve the robustness of ICL methods to adversarial attacks; however, such a training scheme can be too costly in the context of LLMs. As an alternative, we introduce an effective training-free adversarial defence method, DARD, which enriches the example pool with those attacked samples. We show that DARD yields improvements in performance and robustness, achieving a 15% reduction in ASR over the baselines. Code and data are released to encourage further research: https://github.com/simonucl/adv-retreival-icl
- Abstract（参考訳）: LLaMAやOpenAI GPT-3といった大規模言語モデルの出現に伴い、ICL(In-Context Learning)はその有効性と効率性から大きな注目を集めた。
しかし、ICLはプロンプトのデモをエンコードするために使われる選択、順序、動詞に非常に敏感である。
Retrieval-Augmented ICLメソッドは、レトリバーを活用して、意味論的に関連する例を例示として抽出することで、この問題に対処しようとする。
このアプローチはより正確な結果をもたらすが、テストサンプルの摂動、デモ、検索されたデータなど、様々な種類の敵攻撃に対する堅牢性は未調査のままである。
本研究は,バニラICLが4.87%のアタック成功率(ASR)を低下させることで,検索強化モデルがテストサンプル攻撃に対する堅牢性を向上することを明らかにする。
敵の訓練は、敵の攻撃に対するICL法の堅牢性を改善するのに役立つが、そのような訓練スキームはLLMの文脈ではコストがかかりすぎる。
代替として、攻撃されたサンプルをサンプルプールに濃縮する効果的な訓練自由敵防衛手法であるDARDを導入する。
DARDは性能とロバスト性を向上し,ベースラインよりもASRの15%削減を実現している。
コードとデータは、さらなる研究を促進するためにリリースされている。
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