On Adversarial Robustness and Out-of-Distribution Robustness of Large Language Models

📄 arXiv: 2412.10535v1 📥 PDF

作者: April Yang, Jordan Tab, Parth Shah, Paul Kotchavong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-13

💡 一句话要点

研究大型语言模型在对抗攻击和分布外数据上的鲁棒性关联与迁移性。

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

关键词: 大型语言模型 对抗鲁棒性 分布外鲁棒性 鲁棒性迁移 自然语言推理

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对LLM在对抗攻击和分布外数据上鲁棒性关联的深入理解，阻碍了模型可靠性的提升。
  2. 本研究通过实验分析，考察了提升对抗鲁棒性的方法在OOD数据上的表现，以及反之，揭示二者之间的迁移性。
  3. 实验结果表明，对抗鲁棒性和OOD鲁棒性之间的迁移性有限，且不同规模和架构的模型表现出不同的相关性趋势。

📝 摘要（中文）

本研究旨在深入理解大型语言模型（LLMs）在对抗扰动和分布外（OOD）输入下的鲁棒性。随着LLMs在各种应用中日益普及，对其鲁棒性的全面评估至关重要。本研究着重考察LLMs中对抗鲁棒性和OOD鲁棒性之间的相关性，填补了鲁棒性评估领域的一个关键空白。通过应用最初旨在提高一种鲁棒性的方法，并在两种情境下分析其性能，我们评估了其在对抗性和分布外基准数据集上的表现。模型的输入是文本样本，输出预测通过准确率、精确率、召回率和F1分数等指标在各种自然语言推理任务中进行评估。研究结果揭示了对抗鲁棒性和OOD鲁棒性之间细微的相互作用，结果表明两种鲁棒性类型之间的迁移性有限。通过有针对性的消融实验，我们评估了这些相关性如何随不同模型大小和架构而演变，揭示了特定于模型的趋势：较小的模型（如LLaMA2-7b）表现出中性的相关性，较大的模型（如LLaMA2-13b）表现出负相关性，而Mixtral则表现出正相关性，这可能是由于特定领域的对齐。这些结果强调了混合鲁棒性框架的重要性，该框架集成了针对特定模型和领域量身定制的对抗和OOD策略。需要进一步研究来评估这些交互在更大的模型和不同的架构中，从而为更可靠和更具通用性的LLM提供途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）在面对对抗性攻击和分布外（OOD）数据时的鲁棒性问题。现有方法通常独立地关注对抗鲁棒性或OOD鲁棒性，缺乏对二者之间关联性的深入理解，以及提升一种鲁棒性是否能同时提升另一种鲁棒性的研究。这限制了我们构建更可靠、更通用的LLMs的能力。

核心思路：论文的核心思路是通过实验分析，考察提升对抗鲁棒性的方法在OOD数据上的表现，以及提升OOD鲁棒性的方法在对抗样本上的表现，从而揭示二者之间的迁移性。通过对不同规模和架构的LLMs进行消融实验，分析模型特性对鲁棒性关联的影响。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择具有代表性的LLMs，包括不同规模（如LLaMA2-7b, LLaMA2-13b）和架构（如Mixtral）的模型。2) 构建对抗样本和OOD数据集，用于评估模型的鲁棒性。3) 应用旨在提升对抗鲁棒性的方法（如对抗训练）和旨在提升OOD鲁棒性的方法（如领域泛化）到LLMs。4) 在对抗样本和OOD数据集上评估模型的性能，使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。5) 进行消融实验，分析模型规模和架构对鲁棒性关联的影响。

关键创新：论文的关键创新在于首次系统性地研究了LLMs中对抗鲁棒性和OOD鲁棒性之间的关联性。通过实验揭示了二者之间迁移性有限，并发现不同规模和架构的模型表现出不同的相关性趋势。这为构建更可靠、更通用的LLMs提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的对抗攻击方法和OOD数据集，以保证实验结果的可靠性。2) 使用多种评估指标，全面评估模型的性能。3) 通过消融实验，深入分析模型特性对鲁棒性关联的影响。4) 针对不同模型和领域，提出混合鲁棒性框架的建议。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，对抗鲁棒性和OOD鲁棒性之间的迁移性有限。较小的模型（如LLaMA2-7b）表现出中性的相关性，较大的模型（如LLaMA2-13b）表现出负相关性，而Mixtral则表现出正相关性。这些发现强调了针对特定模型和领域定制鲁棒性策略的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLMs在各种实际应用中的可靠性和安全性，例如：智能客服、自动翻译、文本摘要等。通过理解对抗鲁棒性和OOD鲁棒性之间的关系，可以设计更有效的防御策略，防止模型受到恶意攻击或在未知环境中失效，从而提高用户体验和降低风险。

📄 摘要（原文）

The increasing reliance on large language models (LLMs) for diverse applications necessitates a thorough understanding of their robustness to adversarial perturbations and out-of-distribution (OOD) inputs. In this study, we investigate the correlation between adversarial robustness and OOD robustness in LLMs, addressing a critical gap in robustness evaluation. By applying methods originally designed to improve one robustness type across both contexts, we analyze their performance on adversarial and out-of-distribution benchmark datasets. The input of the model consists of text samples, with the output prediction evaluated in terms of accuracy, precision, recall, and F1 scores in various natural language inference tasks. Our findings highlight nuanced interactions between adversarial robustness and OOD robustness, with results indicating limited transferability between the two robustness types. Through targeted ablations, we evaluate how these correlations evolve with different model sizes and architectures, uncovering model-specific trends: smaller models like LLaMA2-7b exhibit neutral correlations, larger models like LLaMA2-13b show negative correlations, and Mixtral demonstrates positive correlations, potentially due to domain-specific alignment. These results underscore the importance of hybrid robustness frameworks that integrate adversarial and OOD strategies tailored to specific models and domains. Further research is needed to evaluate these interactions across larger models and varied architectures, offering a pathway to more reliable and generalizable LLMs.