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大型語言模型安全性、位元翻轉攻擊、對抗性攻擊
AttentionBreaker:透過位元翻轉攻擊,利用自適應進化優化揭露大型語言模型中的漏洞
大型語言模型(LLM)容易受到位元翻轉攻擊,即使只翻轉幾個關鍵位元,也能嚴重降低其性能。
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