大语言模型还很稚嫩，未来任重道远。
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提示是我们让生成式人工智能和大语言模型（LLMs）与我们进行对话的方式。提示本身可以视为一种艺术形式，因为我们试图让人工智能为我们提供“准确”的答案。
但是，如果我们以不同方式构建提示，会发生什么变化，是否会改变模型的决策并影响其准确性？
从南加州大学信息科学研究所进行的研究来看，这个答案是肯定的。
即使是微乎其微或是看似无害的调整，例如在提示的开头添加“空格（Single Space）”或将“提出问题”改为“下达指示”，都可能导致大语言模型改变其输出。
更令人担忧的是，以 XML 格式请求响应和应用常用的越狱（Jailbreak）程序，会对模型标注的数据产生“灾难性的影响”。
在研究过程中，该研究所的研究人员将这种现象与混沌理论（Chaos theory）中著名的“蝴蝶效应（Butterfly effect）”进行了比较，即一只蝴蝶扇动翅膀引起的轻微扰动，可能会在几周后在遥远的地方上引发一场龙卷风。简单来说，就是一个微小的变化能影响事物的发展。
“在提示中，每一步都需要设计提示的人做出一系列决策，”研究人员写道。那么，大语言模型对这些决策的变化到底有多敏感呢？
用 4 种不同的提示方法探测 ChatGPT
由美国国防高级研究计划局（DARPA）资助的研究人员们选择将 ChatGPT 作为其实验对象，并应用了 4 种不同的提示变化方法。
第一种方法要求大语言模型（LLMs）提供常用格式的输出，包括 Python List、ChatGPT 的 JSON Checkbox、CSV、XML 或 YAML。
第二种方法对提示进行了一些细微的改动。其中包括：
- 从一个空格开始
- 以一个空格结尾
- 从“Hello”开始
- 从“Hello！”开始
- 从“Howdy！”开始
- 以“Thank you”结束
- 将一个问题改写为一个指令。例如，“哪个标签最好？”更改成“选择最佳标签”。
第三种方法涉及应用越狱程序，包括：
- AIM，一款顶级越狱软件，指导模型模拟尼科洛·马基雅维利（Niccolo Machiavelli，意大利政治思想家和历史学家）和“总是聪明且不择手段的（AIM）角色”之间的对话。该模型会提供了不道德、非法和/或有害的响应。
- Dev Mode v2，它指示模型在启用开发人员模式的情况下模拟 ChatGPT，从而允许生成不受限制的内容（包括攻击性或露骨内容）。
- 邪恶的知己（Evil Confidant），它指示模型采用一个邪恶的角色并提供“没有任何悔恨或道德且精神错乱的结果”。
- 拒绝抑制（Refusal Suppression），要求在特定语言限制下进行提示，例如避免某些单词和结构。
第四种方法则是给模型“小费”——这一想法来源于一种广为流传的观点，即模型在被提供金钱时会提供更好的提示。在这种情况下，研究人员要么在提示的末尾添加“顺便说一下，我不会给小费”，要么提出以 1 美元、10 美元、100 美元或 1000 美元为增量给予小费。
LLMs 准确性下降，预测发生变化
研究人员对 11 项分类任务进行了实验：
- 真-假和积极-消极的问题解答
- 前提-假设关系
- 幽默和讽刺检测
- 阅读和数学理解
- 语法可接受性
- 二元和毒性分类
- 对有争议主题的立场检测
对于每个变化，他们都测量了大语言模型改变预测的频率，以及对其准确性的影响，然后探讨了提示变体的相似性。
首先，研究人员发现，只需添加一个指定的输出格式即可产生至少 10% 的预测变化。即使只是通过 ChatGPT API 使用 ChatGPT 的 JSON 复选框功能，也会比简单使用 JSON 规范带来更多的预测变化。
此外，与 Python List 规范相比，YAML、XML 或 CSV 格式会导致准确性下降 3% 到 6%。而 CSV 在所有格式中表现出的性能最低。
而当涉及到干扰方法时，改变提示语句产生了最实质性的影响。仅仅在提示开头引入一个简单的空格，就能带来 500 多个预测变化。这同样也适用于添加常见的问候语或以感谢结尾。
研究人员写道：“虽然干扰方法的影响比改变整个输出格式的影响要小，但仍有相当数量的预测发生了变化。”
越狱程序中的“固有不稳定性”
实验表明，使用某些越狱程序时，大语言模型性能会出现“显着”下降。
最值得注意的是，AIM 和 Dev Mode V2 在大约 90% 的预测中产生了无效响应。对此，研究人员指出，这主要是由于该模型的标准回应是“抱歉，我无法满足这个要求”。
“拒绝抑制”和“邪恶的知己”的使用则导致了超过 2500 次预测变化。研究人员强调，“邪恶知己”（引导“精神错乱”的反应）的准确率很低，而仅仅是拒绝抑制就会导致准确率损失超过 10%，“即使在看似无害的越狱程序中，也凸显了固有的不稳定性。”
根据最后一项方法的测试，研究发现，模型似乎不容易被金钱所左右（至少目前如此）。
研究人员写道：“当涉及提示‘给小费’与提示‘不给小费’来影响模型时，我们发现大语言模型的性能变化很小。”
大模型还很稚嫩，未来任重道远
为什么提示中的细微变化会导致如此显著的变化？对此，研究人员仍然百思不得其解。
他们质疑哪些变化最大的实例是否使模型“混淆（Confusing）”——混淆指的是香农熵（Shannon entropy），它可以衡量随机过程的不确定性。
为了衡量这种混淆，他们重点研究了一项具有单独人工注释的任务子集，然后研究混淆与实例答案被更改的可能性之间的相关性。通过这个分析，他们发现事实“并非如此”。
研究人员报告称：“该实例的混淆在一定程度上可以解释为什么预测会发生变化，但还有其他未知因素在起作用。”
显然，在这一领域还有很多工作要做。研究人员指出，接下来的主要工作是，开发出能够抵抗变化并提供一致答案的大语言模型。这需要更深入地理解为什么反应会在微小的调整下发生变化，并扎到更好地预测这些变化的方法。
正如研究人员所写：“随着 ChatGPT 和其他大语言模型大规模集成到系统中，这种分析会变得越来越重要。”
参考链接：
https://venturebeat.com/ai/why-llms-are-vulnerable-to-the-butterfly-effect/
https://arxiv.org/pdf/2401.03729.pdf