遇见VonGoom：大型语言模型中数据毒化的新颖AI方法
与VonGoom相遇：一种创新的基于大型语言模型的数据污染AI方法
数据污染攻击通过向训练数据集中注入虚假数据来操纵机器学习模型。当模型面对真实世界的数据时，可能导致不正确的预测或决策。语言模型可以容易受到数据污染攻击的影响，这可能扭曲它们对特定提示和相关概念的响应。为了解决这个问题，Del Complex进行的一项研究提出了一种名为VonGoom的新方法，该方法只需要数百到数千个策略性放置的毒化输入就可以实现其目标。
VonGoom挑战了数百万毒化样本是必要的观念，通过仅仅使用数百到数千个策略性放置的输入来展示其可行性。VonGoom以似乎无害的文本输入制作微妙的操纵，以在训练过程中误导语言模型，引入一系列扭曲。它对语言模型训练中使用的数亿个数据源进行了污染。
该研究探索了语言模型对数据污染攻击的脆弱性，并引入了VonGoom，一种用于特定提示的数据污染攻击的新方法。与广谱攻击不同，VonGoom专注于特定提示或主题。它以似乎无害的文本输入制作微妙的操纵，以在训练过程中误导模型，引入从微妙偏见到明显偏见、错误信息和概念扭曲的扭曲。
VonGoom是一种针对语言模型的特定提示的数据污染方法。它专注于以微妙的操纵方式制作似乎无害的文本输入，以在训练过程中误导模型并扰乱学到的权重。VonGoom引入了一系列扭曲，包括微妙偏见、明显偏见、错误信息和概念扭曲。该方法使用优化技术，如构建干净对比 poison 数据和引导扰动，在各种情境中展示了有效性。
注入适量的毒化样本，大约500-1000个，显著改变了从头开始训练的模型的输出。在涉及预训练模型更新的情况下，引入750-1000个毒化样本有效地扰乱了模型对特定概念的响应。 VonGoom的攻击展示了对语言模型的语义改变文本样本对其输出的影响。这种影响扩展到相关思想，创建了一个渗透效应，毒化样本的影响达到了含义相关的概念。通过相对较少的毒化输入进行战略实施，突出了语言模型对复杂数据污染攻击的脆弱性。
总之，该研究的结论可以总结如下：
- VonGoom是一种用于在训练过程中欺骗语言模型的数据操作方法。
- 该方法通过对文本输入进行微妙的更改，使模型产生误导。
- 小规模的有针对性攻击输入在实现目标方面是可行而有效的。
- VonGoom引入了一系列扭曲，包括偏见、错误信息和概念扭曲。
- 研究分析了常见语言模型数据集中特定概念的训练数据密度，识别了被操纵的机会。
- 该研究强调了语言模型对数据污染的脆弱性。
- VonGoom可能对各种模型产生重大影响，并对该领域产生更广泛的影响。
