論文の概要: Breach in the Shield: Unveiling the Vulnerabilities of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03714v2
• Date: Mon, 07 Jul 2025 04:11:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.308991
• Title: Breach in the Shield: Unveiling the Vulnerabilities of Large Language Models
• Title（参考訳）: シールドでの漂流: 大規模言語モデルの脆弱性を明らかにする
• Authors: Runpeng Dai, Run Yang, Fan Zhou, Hongtu Zhu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)と視覚言語モデル(VLMs)は、幅広いタスクで素晴らしいパフォーマンスを実現しています。 本研究では,このような摂動の影響を受けやすいパラメータや入力次元を同定することにより,この脆弱性の原因を特定することを目的とする。 我々は、情報幾何学に根ざし、個々のパラメータと入力次元の感度を定量化する、textbfFI, textbf First order local textbfInfluence という安定性尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.216398753024182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) have achieved impressive performance across a wide range of tasks, yet they remain vulnerable to carefully crafted perturbations. In this study, we seek to pinpoint the sources of this fragility by identifying parameters and input dimensions (pixels or token embeddings) that are susceptible to such perturbations. To this end, we propose a stability measure called \textbf{FI}, \textbf{F}irst order local \textbf{I}nfluence, which is rooted in information geometry and quantifies the sensitivity of individual parameter and input dimensions. Our extensive analysis across LLMs and VLMs (from 1.5B to 13B parameters) reveals that: (I) A small subset of parameters or input dimensions with high FI values disproportionately contribute to model brittleness. (II) Mitigating the influence of these vulnerable parameters during model merging leads to improved performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) は、広範囲のタスクで顕著なパフォーマンスを達成しているが、慎重に構築された摂動には弱いままである。 本研究では,このような摂動の影響を受けやすいパラメータや入力次元(画素やトークンの埋め込み)を同定することで,この脆弱性の原因を特定できるようにする。 この目的のために,情報幾何学に根ざし,個々のパラメータや入力次元の感度を定量的に評価する「textbf{FI}, \textbf{F}irst order local \textbf{I}nfluence」という安定性尺度を提案する。 LLM と VLM (1.5B から 13B までのパラメータ) の広範な解析により, (I) 高い FI 値を持つパラメータや入力次元の小さなサブセットは, モデルの脆さに寄与することがわかった。 (II) モデルマージ時のこれらの脆弱なパラメータの影響を緩和することで、パフォーマンスが向上する。

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