Is LLM-as-a-Judge Robust? Investigating Universal Adversarial Attacks on Zero-shot LLM Assessment

📄 arXiv: 2402.14016v2 📥 PDF

作者: Vyas Raina, Adian Liusie, Mark Gales

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-07-04)

💡 一句话要点

提出对LLM评估的对抗攻击研究以解决鲁棒性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 对抗攻击 评估鲁棒性 教育评估 自动评分系统

📋 核心要点

  1. 现有的LLM评估方法缺乏对抗性分析，导致其在实际应用中可能受到操控，影响评估结果的可靠性。
  2. 论文提出了一种替代攻击方法，通过对替代模型进行攻击并将攻击短语转移到未知的评估LLMs上，从而实现对评估结果的操控。
  3. 实验结果表明，使用绝对评分的评估LLMs对对抗攻击的敏感性显著高于比较评估，最大分数预测的情况普遍存在。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在实际应用中被用作零-shot评估者，例如评估书面考试和基准测试系统。尽管这些应用至关重要，但现有研究未分析评估LLMs对对抗性操控的脆弱性。本研究首次探讨了评估LLMs的对抗鲁棒性，展示了短的通用对抗短语可以被拼接以欺骗评估LLMs，导致其预测分数被人为抬高。我们提出了一种简单的替代攻击方法，首先对替代模型进行攻击，然后将学习到的攻击短语转移到未知的评估LLMs上。实验表明，当用于绝对评分时，评估LLMs对这些对抗攻击的敏感性显著高于比较评估。这一发现引发了对LLM作为评估者方法可靠性的担忧，并强调在高风险实际场景中部署前需解决LLM评估方法的脆弱性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在评估任务中对对抗性操控的脆弱性。现有方法未考虑对抗攻击的影响，可能导致评估结果不可靠。

核心思路：论文提出了一种替代攻击策略，首先对一个已知的替代模型进行攻击，然后将获得的攻击短语转移到未知的评估LLMs上，以此来验证其鲁棒性。

技术框架：整体流程包括两个主要阶段：首先，构建一个替代模型并进行对抗攻击；其次，将学习到的攻击短语应用于未知的评估LLMs，观察其对评估结果的影响。

关键创新：本研究的创新在于首次系统性地分析了评估LLMs的对抗鲁棒性，并提出了有效的替代攻击方法，揭示了其在绝对评分任务中的脆弱性。

关键设计：在实验中，设计了特定的短语生成算法，以确保生成的对抗短语能够有效地欺骗评估LLMs，此外还考虑了模型的转移性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当使用绝对评分时，评估LLMs对对抗攻击的敏感性显著提高，导致预测分数普遍被抬高，最大分数预测的情况频繁出现。这一发现强调了在实际应用中需要加强对LLM评估方法的鲁棒性保障。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育评估、自动评分系统和其他需要高可靠性评估的场景。通过提高对抗鲁棒性，可以增强LLM在高风险环境中的应用价值，确保评估结果的公正性和准确性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are powerful zero-shot assessors used in real-world situations such as assessing written exams and benchmarking systems. Despite these critical applications, no existing work has analyzed the vulnerability of judge-LLMs to adversarial manipulation. This work presents the first study on the adversarial robustness of assessment LLMs, where we demonstrate that short universal adversarial phrases can be concatenated to deceive judge LLMs to predict inflated scores. Since adversaries may not know or have access to the judge-LLMs, we propose a simple surrogate attack where a surrogate model is first attacked, and the learned attack phrase then transferred to unknown judge-LLMs. We propose a practical algorithm to determine the short universal attack phrases and demonstrate that when transferred to unseen models, scores can be drastically inflated such that irrespective of the assessed text, maximum scores are predicted. It is found that judge-LLMs are significantly more susceptible to these adversarial attacks when used for absolute scoring, as opposed to comparative assessment. Our findings raise concerns on the reliability of LLM-as-a-judge methods, and emphasize the importance of addressing vulnerabilities in LLM assessment methods before deployment in high-stakes real-world scenarios.