大语言模型鲁棒性：构建抗干扰智能体
1. 背景介绍
1.1 大语言模型 (LLM) 的发展历程
1.1.1 早期的语言模型
早期模型多基于统计方法，如 N-gram，受限于上下文窗口。
1.1.2 Transformer 的出现
自注意力机制彻底改变了序列建模方式，为长距离依赖提供了基础。
1.1.3 预训练语言模型的崛起
大规模预训练结合微调范式，显著提升了模型在下游任务的表现。
1.2 LLM 面临的鲁棒性挑战
1.2.1 对抗性攻击
输入扰动可能导致模型输出完全偏离预期，存在安全风险。
1.2.2 数据偏差和分布外泛化
训练数据的局限性使得模型在面对未见场景时表现不稳定。
1.2.3 可解释性和可控性不足
黑盒特性增加了调试难度，难以确保决策逻辑符合人类价值观。
1.3 构建鲁棒 LLM 的意义
1.3.1 提高 LLM 的可靠性和安全性
增强抗干扰能力是部署于生产环境的前提条件。
1.3.2 拓展 LLM 的应用场景
鲁棒性提升有助于进入医疗、金融等高风险领域。
1.3.3 推动 AI 的可信和负责任发展
建立信任机制是 AI 技术长期发展的核心驱动力。
2. 核心概念与联系
2.1 鲁棒性的定义
2.1.1 传统机器学习中的鲁棒性
传统机器学习同样面临噪声敏感问题，但 LLM 的规模放大了这一挑战。
