大模型对抗训练策略

大模型的鲁棒训练并非单纯追求精度，而是通过对抗样本增强、数据清洗与架构优化，确保模型在遭遇恶意攻击或噪声干扰时仍能保持稳定的输出能力，为什么大模型需要“穿铠甲”：鲁棒性的核心定义想象一下，你雇佣了一位才华横溢但性格敏感的专家，他在正常环境下能给出顶级方案，但一旦有人故意说错话、提供虚假数据，或者环境突然变得嘈杂……