ProTransformer: Robustify Transformers via Plug-and-Play Paradigm

📄 arXiv: 2410.23182v1 📥 PDF

作者: Zhichao Hou, Weizhi Gao, Yuchen Shen, Feiyi Wang, Xiaorui Liu

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-10-30

💡 一句话要点

提出ProTransformer即插即用模块，提升Transformer在多种任务和攻击下的鲁棒性。

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

关键词: Transformer鲁棒性 对抗攻击 即插即用 注意力机制 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有Transformer模型容易受到对抗攻击的影响，鲁棒性不足，限制了其在安全敏感场景的应用。
  2. ProTransformer通过引入鲁棒注意力机制，无需重新训练或微调，即可提升现有Transformer模型的鲁棒性。
  3. 实验表明，ProTransformer在文本、视觉和图等多个领域，以及多种攻击方式下，均能有效提升模型性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的鲁棒注意力机制，旨在增强基于Transformer架构的模型的鲁棒性。该技术可以作为即插即用层集成到现有Transformer中，无需额外的训练或微调即可提高其鲁棒性。通过全面的实验和消融研究，证明了ProTransformer显著提高了Transformer模型在各种预测任务、攻击机制、骨干架构和数据领域中的鲁棒性。在经典的TextFooler攻击下，无需进一步微调，ProTransformer始终将BERT、ALBERT、DistilBERT和RoBERTa的性能分别提高了19.5%、28.3%、16.1%和11.4%。此外，ProTransformer在大型语言模型（LLM）中也显示出对基于提示的攻击的良好鲁棒性，将T5和LLaMA的性能分别提高了24.8%和17.8%，并将Vicuna在Jailbreaking攻击下的性能平均提高了10.4%。除了语言领域，ProTransformer还在视觉和图领域表现出出色的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有Transformer模型在面对对抗攻击时，性能会显著下降，缺乏鲁棒性。现有的防御方法通常需要重新训练模型，成本较高，且泛化能力有限。因此，如何以一种高效、通用的方式提升Transformer模型的鲁棒性是一个重要问题。

核心思路：ProTransformer的核心思路是设计一个即插即用的鲁棒注意力模块，该模块可以插入到现有的Transformer架构中，无需重新训练或微调即可提升模型的鲁棒性。这种设计旨在最小化对现有模型的修改，并提供一种便捷的鲁棒性提升方案。

技术框架：ProTransformer的整体框架是在Transformer的注意力层中插入一个鲁棒注意力模块。该模块接收来自上一层的输入，并输出经过鲁棒性增强的注意力权重。然后，这些权重被用于计算加权和，并将结果传递到下一层。整个过程可以看作是在标准Transformer架构中增加了一个额外的处理步骤。

关键创新：ProTransformer的关键创新在于其鲁棒注意力机制的设计。该机制通过引入额外的约束或正则化项，使得注意力权重对输入扰动更加稳定。具体实现方式未知，但目标是减少对抗样本对注意力机制的影响，从而提高模型的鲁棒性。

关键设计：论文中没有详细描述鲁棒注意力机制的具体设计细节，例如具体的参数设置、损失函数或网络结构。但是，可以推测该机制可能涉及到对注意力权重的正则化，或者使用对抗训练等技术来提高模型的鲁棒性。具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ProTransformer在多种任务和攻击下均表现出显著的鲁棒性提升。在TextFooler攻击下，BERT、ALBERT、DistilBERT和RoBERTa的性能分别提高了19.5%、28.3%、16.1%和11.4%。在大型语言模型中，T5和LLaMA的性能分别提高了24.8%和17.8%，Vicuna在Jailbreaking攻击下的性能平均提高了10.4%。此外，ProTransformer还在视觉和图领域表现出良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

ProTransformer具有广泛的应用前景，可用于提升各种Transformer模型在安全敏感领域的可靠性，例如自动驾驶、金融风控、医疗诊断等。通过即插即用的方式，可以方便地将ProTransformer集成到现有系统中，无需进行大规模的模型重训练，降低了部署成本。此外，该方法还可以用于提升大型语言模型在对抗性提示下的鲁棒性，防止模型被恶意利用。

📄 摘要（原文）

Transformer-based architectures have dominated various areas of machine learning in recent years. In this paper, we introduce a novel robust attention mechanism designed to enhance the resilience of transformer-based architectures. Crucially, this technique can be integrated into existing transformers as a plug-and-play layer, improving their robustness without the need for additional training or fine-tuning. Through comprehensive experiments and ablation studies, we demonstrate that our ProTransformer significantly enhances the robustness of transformer models across a variety of prediction tasks, attack mechanisms, backbone architectures, and data domains. Notably, without further fine-tuning, the ProTransformer consistently improves the performance of vanilla transformers by 19.5%, 28.3%, 16.1%, and 11.4% for BERT, ALBERT, DistilBERT, and RoBERTa, respectively, under the classical TextFooler attack. Furthermore, ProTransformer shows promising resilience in large language models (LLMs) against prompting-based attacks, improving the performance of T5 and LLaMA by 24.8% and 17.8%, respectively, and enhancing Vicuna by an average of 10.4% against the Jailbreaking attack. Beyond the language domain, ProTransformer also demonstrates outstanding robustness in both vision and graph domains.