DORY: Deliberative Prompt Recovery for LLM

📄 arXiv: 2405.20657v2 📥 PDF

作者: Lirong Gao, Ru Peng, Yiming Zhang, Junbo Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-31 (更新: 2024-06-07)

备注: Findings of ACL 2024

💡 一句话要点

DORY：利用概率不确定性进行大语言模型提示词恢复，实现SOTA

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

关键词: 提示词恢复 大语言模型 不确定性估计 仅推理API 提示词工程

📋 核心要点

  1. 现有提示词恢复方法难以应对仅推理API的限制，无法有效访问LLM的内部信息。
  2. DORY利用输出概率的不确定性与提示词恢复成功率的负相关性，指导提示词的重建和优化。
  3. 实验表明，DORY在多种LLM和提示词基准测试中，性能超越现有方法约10.82%，达到SOTA。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）中的提示词恢复对于理解LLM的工作方式以及解决隐私、版权等问题至关重要。然而，仅推理API的趋势限制了对恢复所需关键输出的访问，从而使这项任务变得复杂。为了应对这一挑战，我们从有限的输出中提取与提示词相关的信息，并发现基于输出概率的不确定性与提示词恢复的成功之间存在强烈的（负）相关性。基于此，我们开发了一种名为Deliberative PrOmpt RecoverY（DORY）的新方法，该方法利用不确定性来准确恢复提示词。DORY包括从输出中重建草稿，使用提示词对其进行改进，并根据不确定性过滤掉噪声。在各种LLM和提示词基准上的评估表明，DORY优于现有的基线，性能提高了约10.82％，并在提示词恢复任务中建立了新的最先进水平。重要的是，DORY使用单个LLM运行，无需任何外部资源或模型，从而提供了一种经济高效、用户友好的提示词恢复解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）中提示词恢复的问题。由于越来越多的LLM提供仅推理API，研究人员无法直接访问模型的内部状态和输出概率，这使得从有限的输出中恢复原始提示词变得非常困难。现有的方法在仅推理API的限制下，恢复效果不佳，且往往需要额外的资源或模型。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM输出概率的不确定性来指导提示词的恢复过程。研究者发现，输出概率的不确定性与提示词恢复的成功率之间存在负相关关系，即不确定性越高的输出，越可能包含与原始提示词相关的信息。因此，可以通过分析输出的不确定性来识别和提取有用的信息，并过滤掉噪声。

技术框架：DORY方法的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 草稿重建：从LLM的输出中生成多个可能的提示词草稿。2) 提示词优化：利用LLM本身作为提示词优化器，根据草稿生成更精确的提示词。3) 不确定性过滤：基于输出概率的不确定性，对生成的提示词进行过滤，去除噪声和不相关的部分。最终选择不确定性最低的提示词作为恢复结果。

关键创新：DORY的关键创新在于利用输出概率的不确定性作为提示词恢复的指导信号。与传统方法不同，DORY不需要访问LLM的内部状态或额外的资源，而是仅依赖于LLM的输出概率。这种方法更适用于仅推理API的场景，并且具有更高的效率和可扩展性。

关键设计：DORY的关键设计包括：1) 使用top-k采样生成多个提示词草稿，以增加搜索空间。2) 利用LLM的上下文学习能力，通过提示词工程来优化草稿。3) 使用困惑度（perplexity）或熵等指标来衡量输出概率的不确定性。4) 设计了一种基于不确定性的过滤策略，以选择最佳的恢复提示词。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DORY在多个LLM和提示词基准测试中取得了显著的性能提升，相较于现有基线方法，平均提升了10.82%，并在提示词恢复任务中达到了新的SOTA。值得注意的是，DORY仅使用单个LLM，无需任何外部资源或模型，具有很高的实用价值。

🎯 应用场景

DORY技术可应用于多种场景，例如：分析恶意提示词，评估LLM的安全性；保护LLM的知识产权，防止提示词被恶意窃取；审计LLM的生成内容，确保其符合伦理规范。该研究有助于提升LLM的可解释性和安全性，促进LLM技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Prompt recovery in large language models (LLMs) is crucial for understanding how LLMs work and addressing concerns regarding privacy, copyright, etc. The trend towards inference-only APIs complicates this task by restricting access to essential outputs for recovery. To tackle this challenge, we extract prompt-related information from limited outputs and identify a strong(negative) correlation between output probability-based uncertainty and the success of prompt recovery. This finding led to the development of Deliberative PrOmpt RecoverY (DORY), our novel approach that leverages uncertainty to recover prompts accurately. DORY involves reconstructing drafts from outputs, refining these with hints, and filtering out noise based on uncertainty. Our evaluation across diverse LLMs and prompt benchmarks shows that DORY outperforms existing baselines, improving performance by approximately 10.82% and establishing a new state-of-the-art record in prompt recovery tasks. Significantly, DORY operates using a single LLM without any external resources or model, offering a cost-effective, user-friendly prompt recovery solution.