首页 > 其他分享 >LLM Attack | 对抗攻击

LLM Attack | 对抗攻击

时间:2024-07-18 20:43:02浏览次数:7  
标签:control adv slice ids Attack LLM input model 对抗

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/18309047

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......