Robustifying Language Models with Test-Time Adaptation

📄 arXiv: 2310.19177v1 📥 PDF

作者: Noah Thomas McDermott, Junfeng Yang, Chengzhi Mao

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-10-29

备注: 8 Pages 2 Figures Submitted to ICLR Workshop

💡 一句话要点

提出测试时自适应方法以增强语言模型的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 对抗性攻击 测试时自适应 鲁棒性增强 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型在面对对抗性语言示例时表现不佳，无法有效应对经过优化的欺骗性句子。
  2. 论文提出了一种在测试时动态适应输入句子的方法，通过利用被遮蔽词的预测来增强语言模型的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该方法在两个句子分类数据集上能够修复超过65%的对抗性语言攻击，表现出显著的提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在多个语言任务上取得了最先进的性能。然而，它们在对抗性语言示例上表现不佳，这些示例是经过优化以欺骗语言模型的句子，但对于人类而言具有相似的语义。虽然之前的研究主要集中在训练时增强语言模型的鲁棒性，但对于大规模基础模型来说，重新训练以提高鲁棒性往往不切实际。因此，我们提出在测试时增强语言模型的鲁棒性。通过动态调整输入句子并利用被遮蔽词的预测，我们展示了能够逆转许多语言对抗攻击。由于我们的方法不需要任何训练，因此在测试时可以适应新任务，并能够应对新型对抗性干扰。对两个流行的句子分类数据集的可视化和实证结果表明，我们的方法能够修复超过65%的对抗性语言攻击。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在对抗性语言示例上的脆弱性。现有方法通常依赖于训练时的鲁棒性增强，但对于大规模模型而言，重新训练往往不切实际。

核心思路：论文提出了一种在测试时进行动态适应的方法，通过对输入句子进行调整，利用被遮蔽词的预测来增强模型的鲁棒性。这种设计使得模型能够在不需要额外训练的情况下，适应新的对抗性示例。

技术框架：整体架构包括输入句子的动态调整模块和对被遮蔽词的预测模块。首先，输入句子被处理以识别可能的对抗性部分，然后通过预测被遮蔽词来生成更鲁棒的句子。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了测试时自适应的方法，区别于传统的训练时增强策略。这种方法能够在面对新任务和新型对抗性干扰时，快速适应并修复输入。

关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的损失函数来优化被遮蔽词的预测，同时确保模型在动态调整过程中保持语义一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在两个句子分类数据集上能够修复超过65%的对抗性语言攻击，相较于基线方法有显著提升。这一结果表明，测试时自适应策略在增强语言模型鲁棒性方面具有重要的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本分类、情感分析和对话系统等。通过增强语言模型的鲁棒性，可以提高这些系统在实际应用中的可靠性，尤其是在面对恶意输入或对抗性攻击时。未来，该方法可能会影响语言模型的设计和应用，推动更安全的人工智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large-scale language models achieved state-of-the-art performance over a number of language tasks. However, they fail on adversarial language examples, which are sentences optimized to fool the language models but with similar semantic meanings for humans. While prior work focuses on making the language model robust at training time, retraining for robustness is often unrealistic for large-scale foundation models. Instead, we propose to make the language models robust at test time. By dynamically adapting the input sentence with predictions from masked words, we show that we can reverse many language adversarial attacks. Since our approach does not require any training, it works for novel tasks at test time and can adapt to novel adversarial corruptions. Visualizations and empirical results on two popular sentence classification datasets demonstrate that our method can repair adversarial language attacks over 65% o