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Universal adversarial perturbations----《普遍对抗扰动》   通俗UAP算法步骤理解：对于 x i ∈ X {x_i} \in X xi​∈X 的每个采样数据点，比较 k ^ ( x i + v ) \hat k({x_i} + v) k^(xi​+v) 与 k ^ ( x i ) \hat k({x_i}) k^(xi​) ，如果 k ^ ( x

本文是LLM系列文章，针对《Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations?》的翻译。 大型语言模型真的对单词级扰动具有鲁棒性吗？ 摘要1 引言2 相关工作3 合理稳健性评价的奖励模型（TREvaL）4 LLM的词级鲁棒性评价5 讨论6 结论7 局限性 摘要 大型语言模型（LLM）的规模和功能