总览：
“这次我们从一道题目入手 体会对抗学习 以及Decoder生成过程的细节”
题目链接：https://github.com/USTC-Hackergame/hackergame2023-writeups/tree/master/official/
标签：control,adv,slice,ids,Attack,LLM,input,model,对抗 From： https://www.cnblogs.com/Arcticus/p/18309047LLM Attack | 对抗攻击
时间：2024-07-18 20:43:02浏览次数：11
标签：control adv slice ids Attack LLM input model 对抗
相关文章
- 对抗类比赛评委计分算法节得分算法s1：每节比赛结束，评委二选一投票，票数和，为选手的节得分。节得分算法s2：每节比赛结束，评委二选一投票，票数多的，选手的节得分为:2分，票数少的，选手节得分为0分；两个票数一样的，各得1分。节得分算法s3：每节比赛结束，评委给2个选手打分，选手的节得分为评委得分之和。节得分算法s4：......
- Datawhale AI 夏令营——CPU部署大模型(LLM天池挑战赛)——Task2与3学习笔记Task2的任务是组队+寻找灵感，这里不作阐述；Task3的任务是实现RAG应用，阅读文档并观看卢哥的直播后，结合个人经验做个分享。 运行大语言模型，对LLM使用的加深，我们发现，在使用过程中，大模型会有很多幻觉出现。为了解决幻觉，科研人员提出了各种各样的方案......
- LLM大模型新手训练指南基础用于语言建模的最常见架构是Transformer架构，由Vaswani等人在著名论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出。我们不会在这里讨论该架构的具体细节，因为我们必须讨论导致并促成其创建的所有旧技术。Transformer使我们能够训练具有惊人推理能力的大型语言模型(LLM......
- 【LLM大模型】《开源大模型食用指南》全网发布，轻松助你速通llm大模型！前言《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于AutoDL平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用......
- 【AI应用探讨】—生成对抗网络（GAN）应用场景目录1.图像生成2.数据增强3.图像编辑与风格转换4.视频生成5.游戏设计6.其他领域1.图像生成应用场景：艺术创作：艺术家和设计师使用GAN生成的图像作为创作的灵感，创造出新颖、独特的艺术品。GAN可以生成具有特定风格的画作，如油画、水彩画等，为艺术创作提供新的可能......
- 【AI原理解析】—生成对抗网络（GAN）原理目录一、基本原理二、核心算法原理和数学模型三、训练过程四、GAN的优缺点生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型，自2014年由IanGoodfellow等人提出以来，在人工智能领域得到了广泛应用。GAN的基本原理是通过两个神经网络——生成器（Genera......
- 大语言模型（Large Language Models, LLMs）是否需要进行数据校正大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs），如GPT-3，并不总是免于数据校正的过程。实际上，即使是这些大语言模型，在数据预处理中也会涉及到一定的处理和调整。以下是为什么大语言模型在某些情况下不需要明显的批效应校正，同时在某些情况下仍然需要数据校正的原因：为什么大语言模型不需要显......
- 知识图谱与LLMs：实时图分析（通过其关系的上下文理解数据点）大型语言模型(LLM)极大地改变了普通人获取数据的方式。不到一年前，访问公司数据需要具备技术技能，包括熟练掌握各种仪表板工具，甚至深入研究数据库查询语言的复杂性。然而，随着ChatGPT等LLM的兴起，随着所谓的检索增强型LLM应用程序的兴起，隐藏在私人数据库中或可通过各种AP......
- LangChain让LLM带上记忆最近两年，我们见识了“百模大战”，领略到了大型语言模型（LLM）的风采，但它们也存在一个显著的缺陷：没有记忆。在对话中，无法记住上下文的LLM常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用LangChain，快速为LLM添加记忆能力，提升对话体验。LangChain是LLM应用开发领域的最大社区和......
- 大模型LLM量化 , 5个基础技术知识写这篇文章原因下载qwen110B模型发现不同量化占的内存差异很大,就想搞明白到底量化会着重影响哪方面的推理能力“Qwen1.5-110B-Chat的显存全精度部署(32精度)占用220GB;8bit量化部署Qwen1.5-110B需要113GB显存;4bit量化部署Qwen1.5-110B，需要62GB显存大型语言模型（LL......