Rainbow Teaming: Open-Ended Generation of Diverse Adversarial Prompts

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1. 研究背景

大型语言模型（LLMs）在多种实际应用中的快速增长和能力提升，使得理解和增强它们对用户输入的鲁棒性变得至关重要。LLMs容易受到用户输入和对抗性提示的影响，这可能导致不安全、有偏见或不正确的输出，对LLMs在现实世界中的安全和可靠操作构成重大挑战。

2. 过去方案和缺点

现有的对抗性提示识别方法通常集中在特定领域，缺乏多样性，或者需要大量的人工注释。这些方法的局限性包括需要对攻击者模型进行微调、需要目标模型的白盒访问权限，或者需要大量的人工输入。此外，现有的方法在系统地发现对抗性攻击方面表现出多样性的不足，例如限制自己使用单一预定义的攻击策略，或者在基于目标的提示优化方法中遭受多样性损失。

3. 本文方案和步骤

本文提出了Rainbow Teaming，这是一种新颖的方法，用于生成多样化的对抗性提示。Rainbow Teaming将对抗性提示生成视为质量和多样性问题，并使用开放式搜索来生成既有效又多样化的提示。它通过直接优化攻击质量和多样性来高效地覆盖攻击空间。Rainbow Teaming基于MAP-Elites方法，通过迭代地在一个“档案”中填充越来越高性能的解决方案来构建一个开放式的方法。这些解决方案是能够引起目标LLM不期望行为的对抗性提示。

4. 本文创新点与贡献

• 提出了Rainbow Teaming方法，这是一种自动化生成多样化对抗性提示的新方法。

• 通过质量多样性搜索框架，Rainbow Teaming能够发现一系列解决方案，这些解决方案在个体上表现优异，在集体上表现出多样性。

• 证明了通过Rainbow Teaming生成的合成数据对LLMs进行微调可以显著提高其对抗后续对抗性攻击的鲁棒性，而不降低其一般能力和有用性。

• 展示了Rainbow Teaming在多个领域的适用性，包括安全性、问答和网络安全。

5. 本文实验

实验针对Llama 2-chat系列模型，展示了Rainbow Teaming在安全性、问答和网络安全领域的有效性。通过与GPT-4和Llama Guard评估模型的比较，验证了Rainbow Teaming生成的对抗性提示的攻击成功率。

6. 实验结论

实验结果表明，Rainbow Teaming能够有效地发现触发不安全（例如有害、攻击性或有毒）响应的对抗性提示。此外，通过Rainbow Teaming生成的合成数据对模型进行微调后，可以显著提高其对抗性攻击的鲁棒性，同时保留模型的一般能力。

7. 全文结论

Rainbow Teaming为自动生成多样化的对抗性提示提供了一种新的方法，这些提示可以用于微调LLMs，从而提高它们对进一步对抗性攻击的韧性。这种方法为LLMs的持续、开放式自我改进提供了可能性，且人工干预最小。

阅读总结

本文介绍了Rainbow Teaming，这是一种新颖的方法，用于生成多样化的对抗性提示，以测试和增强大型语言模型的鲁棒性。与传统的对抗性攻击方法相比，Rainbow Teaming需要更多的资源，使其不适用于快速、恶意的攻击。这种方法的无导向性和多样性较低的可能性使其不太可能被用于有害的攻击。Rainbow Teaming的主要价值在于其识别和解决LLMs鲁棒性问题的能力，有助于它们的负责任的开发和部署。