大型语言模型（LLM）通常使用字节对编码进行分词，这可能导致它们将视觉上相似但不同的字符序列视为不同的词语。这种解释上的差异可能在提示注入攻击中被利用，攻击者会精心设计对抗性文本来混淆 LLM 的解析。虽然一些先进的模型会尝试规范化此类输入，但存在各种方法来挑战 LLM 的文本处理能力。 AI
影响 强调了 LLM 解析中可能存在的漏洞，该漏洞可能在对抗性攻击中被利用。
排序理由 讨论了大型语言模型分词中的一个技术漏洞及其潜在的利用方式。
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