通过语义等价对抗攻击诱发 LLM 的内在幻觉
英文标题:Eliciting Intrinsic Hallucinations in LLMs via Semantically Equivalent Adversarial Attacks
该论文研究如何利用语义等价的对抗攻击,诱发大语言模型(LLM)产生内在幻觉。研究背景指出,LLM 常结合检索增强生成(RAG)等外部知识来源,以提升事实准确性并减少幻觉,但此类系统仍可能存在脆弱性。该工作对开发者和行业的意义在于,评估 LLM 的可靠性不能仅关注外部知识检索能力,还需要检验模型面对语义不变改写时的鲁棒性。
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