비전 트랜스포머의 프롬프트 튜닝을 강화하기 위한 ADAPT 프레임워크

Core Concepts

프롬프트 튜닝 기반 비전 트랜스포머의 적대적 공격에 대한 취약성을 해결하기 위해 ADAPT라는 새로운 프레임워크를 제안한다. ADAPT는 프롬프트에 적응적으로 조건화된 적대적 훈련을 통해 기존 방법들보다 뛰어난 강건성을 달성한다.

Abstract

이 논문은 비전 트랜스포머(ViT)의 프롬프트 튜닝 기법에 대한 적대적 강건성을 연구한다. 프롬프트 튜닝은 대규모 사전 학습 모델을 효율적으로 다운스트림 태스크에 적용할 수 있게 해주지만, 이에 대한 적대적 공격에 대한 취약성은 아직 연구되지 않았다. 저자들은 먼저 기존 적대적 방어 기법을 프롬프트 튜닝에 적용할 경우 gradient obfuscation 문제가 발생함을 보인다. 이는 단일 단계 공격이 다단계 공격보다 더 효과적이라는 관찰을 통해 확인할 수 있다. 이에 따라 저자들은 프롬프트에 적응적으로 조건화된 새로운 적대적 공격 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 저자들은 ADAPT라는 새로운 적대적 훈련 프레임워크를 제안한다. ADAPT는 프롬프트에 대한 적응적 공격을 활용하여 프롬프트를 훈련함으로써 기존 방법들보다 뛰어난 강건성을 달성한다. 실험 결과, ADAPT는 기존 방법 대비 약 40%의 강건 정확도를 달성하면서도 전체 모델 파라미터의 1% 미만만을 튜닝한다.

Stats

프롬프트 튜닝 기반 방법들은 단일 단계 FGSM 공격에 더 취약하다. ADAPT-CE 방법은 기존 방법 대비 약 40%의 강건 정확도를 달성한다.

Quotes

"We show that previous adversarial defense methods, when applied to the prompt tuning paradigm, suffer from gradient obfuscation and are vulnerable to adaptive attacks." "We introduce ADAPT, a novel framework for performing adaptive adversarial training in the prompt tuning paradigm. Our method achieves competitive robust accuracy of ∼ 40% w.r.t. SOTA robustness methods using full-model fine-tuning, by tuning only ∼ 1% of the number of parameters."

Key Insights Distilled From

ADAPT to Robustify Prompt Tuning Vision Transformers

by Masih Eskand... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13196.pdf

Deeper Inquiries

프롬프트 튜닝 기반 방법의 강건성 향상을 위해 어떤 다른 접근법을 고려해볼 수 있을까

프롬프트 튜닝 기반 방법의 강건성 향상을 위해 고려할 수 있는 다른 접근법은 다양합니다. 먼저, ADAPT 프레임워크에서 사용된 adaptive adversarial training은 prompt tokens에 대한 adversarial examples를 생성하고 학습하는 방법으로 강건성을 향상시킵니다. 또한, prompt tokens의 구성이나 학습 방법을 최적화하여 adversarial robustness를 높일 수 있습니다. 예를 들어, prompt tokens의 위치나 개수를 조정하거나, adversarial loss function을 수정하여 더 효과적인 학습을 할 수 있습니다. 또한, prompt tokens의 특성을 고려하여 새로운 loss function이나 학습 전략을 개발하여 강건성을 향상시킬 수 있습니다.

기존 적대적 방어 기법의 gradient obfuscation 문제는 프롬프트 튜닝 외에 다른 경량 모델 적용 시에도 발생할 수 있는가

기존 적대적 방어 기법의 gradient obfuscation 문제는 프롬프트 튜닝 뿐만 아니라 다른 경량 모델 적용 시에도 발생할 수 있습니다. Gradient obfuscation은 모델의 gradient가 적대적 예제를 생성하는 데 유용하지 않을 때 발생하며, 이는 모델이 적대적 공격에 취약하다는 것을 의미합니다. 따라서 경량 모델이나 다른 모델에도 적대적 방어 기법을 적용할 때는 gradient obfuscation 문제를 고려해야 합니다. 적절한 학습 전략이나 loss function을 사용하여 이 문제를 극복할 필요가 있습니다.

ADAPT 프레임워크의 아이디어를 다른 분야, 예를 들어 자연어 처리 등에 적용할 수 있을까

ADAPT 프레임워크의 아이디어는 다른 분야에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서도 prompt tuning과 adversarial training을 결합하여 모델의 강건성을 향상시킬 수 있습니다. 자연어 처리 모델에서도 prompt tokens를 활용하여 downstream task에 적합한 prompt를 학습하고, adversarial examples를 생성하여 모델을 강건하게 만들 수 있습니다. 또한, ADAPT 프레임워크의 개념을 응용하여 다른 분야에서도 모델의 강건성을 향상시키는 데 활용할 수 있을 것입니다.