Robuste Anpassung von Sichtbarkeitstransformatoren durch adaptives Prompt-Tuning

Core Concepts

Wir entwickeln ein neuartiges Verfahren namens ADAPT, um die adversariale Robustheit von Sichtbarkeitstransformatoren durch adaptives Prompt-Tuning zu verbessern. ADAPT überwindet die Schwächen bestehender Methoden, die unter Gradient-Obfuscation leiden, und erreicht eine deutlich höhere Robustheit bei ähnlicher Leistung auf ungestörten Daten.

Abstract

In dieser Arbeit untersuchen wir die adversariale Robustheit des Prompt-Tuning-Paradigmas für Sichtbarkeitstransformatoren (ViTs). Wir zeigen, dass bestehende Verteidigungsmethoden, wenn sie auf das Prompt-Tuning-Szenario angewendet werden, unter Gradient-Obfuscation leiden.
Um diese Schwäche zu überwinden, entwickeln wir einen adaptiven Angriff, der die Verletzbarkeit bestehender Methoden aufzeigt. Daraufhin schlagen wir ein neuartiges Verfahren namens ADAPT vor, das eine adaptive adversariale Ausbildung der Prompts durchführt. ADAPT erreicht eine deutlich höhere Robustheit gegenüber adaptiven Angriffen als bisherige Methoden, bei gleichzeitig ähnlicher Leistung auf ungestörten Daten.
Unsere Experimente auf gängigen Benchmarks wie CIFAR10, CIFAR100 und Imagenette zeigen die Überlegenheit von ADAPT. Wir führen außerdem Ablationstudien durch, um die Wirksamkeit der einzelnen Komponenten unseres Verfahrens zu untersuchen.

Stats

"Die Leistung von Prompt-Tuning mit traditioneller adversarialer Ausbildung beträgt nur etwa 1% unter einem adaptiven Angriff."
"ADAPT erreicht eine robuste Genauigkeit von etwa 40% unter adaptiven Angriffen, bei gleichzeitig ähnlicher Leistung auf ungestörten Daten wie bisherige Methoden."

Quotes

"Bestehende Verteidigungsmethoden, wenn auf das Prompt-Tuning-Szenario angewendet, leiden unter Gradient-Obfuscation und sind anfällig für adaptive Angriffe."
"Wir führen einen neuartigen Rahmen für ADaptives Adversariales Prompt-Tuning (ADAPT) ein, um diese Verletzbarkeit zu überwinden."

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

Wie lässt sich die Robustheit von Prompt-Tuning-Methoden über verschiedene Aufgaben und Datensätze hinweg verallgemeinern?

Die Robustheit von Prompt-Tuning-Methoden kann über verschiedene Aufgaben und Datensätze hinweg verallgemeinert werden, indem die Erkenntnisse und Methoden, die in dieser Arbeit entwickelt wurden, auf verschiedene Szenarien angewendet werden. Zum Beispiel kann die adaptive Adversarial-Trainingstechnik, die in dieser Arbeit vorgestellt wurde, auf verschiedene Modelle und Datensätze angewendet werden, um die Robustheit gegenüber adversarialen Angriffen zu verbessern. Darüber hinaus können die Designentscheidungen und das Verständnis von Gradientenobfuskation, die in dieser Arbeit diskutiert wurden, auf andere Anwendungen von Prompt-Tuning übertragen werden, um die Robustheit in verschiedenen Kontexten zu gewährleisten.

Welche anderen Techniken zur Verbesserung der Robustheit, neben adversarialer Ausbildung, könnten im Prompt-Tuning-Paradigma untersucht werden?

Neben der adversarialen Ausbildung könnten im Prompt-Tuning-Paradigma auch andere Techniken zur Verbesserung der Robustheit untersucht werden. Ein vielversprechender Ansatz könnte die Integration von Regularisierungstechniken sein, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern und Overfitting zu vermeiden. Darüber hinaus könnten Methoden zur Datenverarbeitung und -augmentierung eingesetzt werden, um die Varianz des Modells zu erhöhen und die Robustheit gegenüber Störungen zu verbessern. Die Verwendung von Ensembled-Modellen oder Techniken des Transferlernens könnte ebenfalls erforscht werden, um die Robustheit von Prompt-Tuning-Modellen weiter zu stärken.

Inwiefern lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Arbeit auf andere Anwendungen von Prompt-Tuning, wie etwa im Bereich der Sprachverarbeitung, übertragen?

Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit können auf andere Anwendungen von Prompt-Tuning, wie im Bereich der Sprachverarbeitung, übertragen werden, um die Robustheit und Leistungsfähigkeit von Modellen zu verbessern. Die entwickelten Methoden zur adaptiven Adversarialausbildung könnten auf Sprachmodelle angewendet werden, um deren Robustheit gegenüber adversarialen Angriffen zu stärken. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse über Gradientenobfuskation und die Bedeutung von Prompt-Designentscheidungen auf Sprachmodelle übertragen werden, um die Effektivität von Prompt-Tuning-Techniken in der Sprachverarbeitung zu optimieren. Durch die Anpassung und Anwendung der in dieser Arbeit entwickelten Methoden auf verschiedene Anwendungen von Prompt-Tuning können robuste und leistungsstarke Modelle in verschiedenen Domänen geschaffen werden.