Adversarially Pretrained Transformers May Be Universally Robust In-Context Learners
作者: Soichiro Kumano, Hiroshi Kera, Toshihiko Yamasaki
分类: cs.LG, cs.CV, stat.ML
发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-12-10)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出对抗预训练变换器以解决轻量级鲁棒性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对抗训练 变换器 鲁棒性 上下文学习 基础模型 机器学习 分类任务
📋 核心要点
- 现有对抗训练方法在防御对抗攻击时计算成本高，难以广泛应用。
- 论文提出对抗预训练的变换器作为通用鲁棒基础模型，能够轻量调优适应多种任务。
- 实验表明，经过对抗预训练的单层线性变换器在未见任务上表现出色，具备良好的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
对抗训练是有效的对抗防御方法，但计算成本高。本文首次理论分析表明，对抗预训练的变换器可以作为通用鲁棒基础模型，能够通过轻量调优适应多样的下游任务。具体而言，我们展示了经过多种分类任务对抗预训练的单层线性变换器，能够通过上下文学习从干净示例中鲁棒地推广到未见的分类任务。这种通用鲁棒性源于模型在给定任务中自适应聚焦于鲁棒特征的能力。我们还指出了实现鲁棒性的两个挑战：准确性与鲁棒性的权衡，以及对样本的高需求。尽管训练成本高，但投资是值得的，因为下游任务可以享受免费的对抗鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有对抗训练方法在计算成本和适应性上的不足，尤其是在多样化下游任务中的鲁棒性问题。
核心思路：论文提出通过对抗预训练的变换器模型，利用其自适应聚焦于鲁棒特征的能力，来实现对多种分类任务的鲁棒适应，而无需额外的对抗训练。
技术框架：整体架构包括对抗预训练阶段和上下文学习阶段。模型首先在多种分类任务上进行对抗预训练，然后通过干净示例进行上下文学习以适应新任务。
关键创新：最重要的创新点在于提出了单层线性变换器作为通用鲁棒基础模型，能够在未见任务上进行有效的鲁棒推广，显著降低了对抗训练的需求。
关键设计：模型设计中采用了简单的线性结构，优化了损失函数以增强鲁棒性，并通过多样化的对抗样本进行预训练，以提高模型的泛化能力。
📊 实验亮点
实验结果显示，经过对抗预训练的单层线性变换器在未见分类任务上表现出色，鲁棒性显著提升，且在多个基线任务中，模型的准确性与鲁棒性之间的权衡得到了有效改善，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、图像分类等多个机器学习任务，尤其是在对抗攻击频发的场景中，能够提供更高的鲁棒性和适应性。未来，该模型可能在安全性要求高的应用中发挥重要作用，推动对抗防御技术的发展。
📄 摘要（原文）
Adversarial training is one of the most effective adversarial defenses, but it incurs a high computational cost. In this study, we present the first theoretical analysis suggesting that adversarially pretrained transformers can serve as universally robust foundation models -- models that can robustly adapt to diverse downstream tasks with only lightweight tuning. Specifically, we demonstrate that single-layer linear transformers, after adversarial pretraining across a variety of classification tasks, can robustly generalize to unseen classification tasks through in-context learning from clean demonstrations (i.e., without requiring additional adversarial training or examples). This universal robustness stems from the model's ability to adaptively focus on robust features within given tasks. We also show the two open challenges for attaining robustness: accuracy--robustness trade-off and sample-hungry training. This study initiates the discussion on the utility of universally robust foundation models. While their training is expensive, the investment would prove worthwhile as downstream tasks can enjoy free adversarial robustness. The code is available at https://github.com/s-kumano/universally-robust-in-context-learner.