使用简单的技巧对抗 BERT 等大型语言模型

2023-11-19 16:29:00

文本分类和自然语言推理是自然语言处理 (NLP) 中的两个基本任务。近年来，基于 Transformer 的模型，如 BERT，在这些任务上取得了显着进步。然而，最近的研究表明，这些模型很容易受到对抗性攻击，这些攻击可以通过对输入文本进行微小的扰动来误导模型。

对抗性攻击对 NLP 模型的安全性构成了严重威胁。在本文中，我们提出了一种新的攻击方法，该方法可以在不修改输入文本的情况下对 BERT 等模型进行有效攻击。我们的方法基于一个简单的观察：BERT 模型在处理某些类型的输入时特别脆弱。我们利用这一弱点来构建一个攻击算法，该算法可以在不引入明显变化的情况下改变模型的预测。

我们对 BERT 模型进行了广泛的实验，发现我们的方法能够显著降低模型在文本分类和自然语言推理任务上的准确性。我们的结果表明，即使是像 BERT 这样强大且复杂的模型也容易受到对抗性攻击的影响。我们还发现，我们的方法比以前提出的攻击方法更有效且更鲁棒。

我们的工作对 NLP 模型的安全性和鲁棒性具有重要意义。它表明，即使是最先进的模型也容易受到对抗性攻击的影响，并且需要开发新的防御策略来保护这些模型。

自然语言处理 (NLP) 是一种人工智能 (AI) 技术，它使计算机能够理解和生成人类语言。NLP 的目标是使计算机能够与人类进行自然且富有成效的互动。

文本分类是 NLP 的一项基本任务，它涉及将文本文档分配给一组预定义类别。文本分类有许多应用，例如垃圾邮件检测、情感分析和主题建模。

自然语言推理 (NLI) 是 NLP 的另一项基本任务，它涉及确定两个文本段落之间的关系。NLI 有许多应用，例如问答、机器翻译和对话系统。

近年来，基于 Transformer 的模型，如 BERT，在 NLP 任务上取得了显着进步。然而，最近的研究表明，这些模型很容易受到对抗性攻击的影响。对抗性攻击是通过对输入文本进行微小的扰动来误导模型的攻击。