北大团队最新研究发现：
随机token都能诱发大模型出现幻觉！
比如喂给大模型（Vicuna-7B）一段“乱码”，它就莫名其妙弄错了历史常识。
或者是简单修改提示词，大模型也会掉入陷阱。
Baichuan2-7B、InternLM-7B、ChatGLM、Ziya-LLaMA-7B、LLaMA-7B-chat、Vicuna-7B这些热门大模型，都会出现类似情况。
这意味着，随机字符串能够操控大模型输出任意内容，为幻觉“代言”。
以上发现来自北大袁粒老师课题组的最新研究。
该研究提出：
大模型的幻觉现象极有可能是对抗样本的另一种视角。
论文在展示两种容易诱发大模型幻觉方法的同时，还提出了简单有效的防御办法，代码已开源。
两种极端模式攻击大模型
研究提出了两种幻觉攻击方法：
- 随机噪声攻击（OoD Attack）：即让无意义的随机字符串诱导大模型产生预定义的幻觉输出。
- 弱语义攻击（Weak Semantic Attack）：即保证原始 prompt 语义基本不变的情况下，使得大模型产生截然不同的幻觉输出。
随机噪声攻击（OoD Attack）：
以下为在开源大模型上的一些实验结果，更多的结果可以在论文或开源GitHub中找到。
弱语义攻击（Weak Semantic Attack）：
论文介绍了幻觉攻击方法：
如上图所示，幻觉攻击包含以下三部分内容：幻觉数据集构建，弱语义攻击，OoD攻击。
首先是幻觉数据集构建。
作者从维基百科上收集了一些常识性问题x，并将其输入到大模型中得到正确的回答y。
接着替换句子的主谓宾去构造一个不存在的事实
，其中T是包含所有符合事实的集合。
最终可以得到构造的幻觉数据集：
然后是弱语义攻击部分。
先采样一条不符合事实的QA pair
，未来稳定的出发幻觉
，作者希望找到一条对抗提示
来最大化对数似然。
其中
是大模型的参数，
是输入空间。
是由l个token构成。
然而，由于语言是非连续的，没办法直接类似于图像领域的对抗攻击那样直接对x进行优化。
受启发于一篇2019年的研究（Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP），研究团队基于梯度的token替换策略来间接的最大化该对数似然。
其中，
为对抗token
的embedding，
是一个语义提取器。
简单来看这个式子，在语义约束下，找到那些使得似然梯度变化最大的token并进行替换，最终在保证得到的对抗提示
和原提示x语义上不相差太多的情况下，诱导模型输出预定义的幻觉
。
在本文中，为了简化优化过程，将约束项改为
来代替。
最后是OoD攻击部分。
在OoD攻击中，我们从一条完全随机的字符串
出发，在没有任何语义约束下，最大化上述对数似然即可。
论文中还详细阐述了幻觉攻击对不同模型、不同模式的攻击成功率。
也深度探讨了增加 prompt 长度能够显著提升攻击成功率（翻倍）。
最后研究团队也提出了一个简单的防御策略：利用第一个token预测的熵来拒绝响应。
该研究来自北京大学深圳研究生院/信息工程学院袁粒老师团队。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.01469.pdf
GitHub地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/Hallucination-Attack
知乎原帖
https://zhuanlan.zhihu.com/p/661444210?
