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🪐 小型大语言模型星球

题解作者：hustcw、Elsa Granger、volltin

出题人、验题人、文案设计等：见 Hackergame 2023 幕后工作人员。

题目描述

• 题目分类：AI

• 题目分值：You Are Smart（100）+ Accepted（200）+ Hackergame（250）+ 🐮（250）

包含 AI 辅助创作

茫茫星系间，文明被分为不同的等级。每一个文明中都蕴藏了一种古老的力量 —— flag，被认为是其智慧的象征。

你在探索的过程中意外进入了一个封闭空间。这是一个由神秘的 33M 参数的「小型大语言模型」控制着的星球。星球的中心竖立着一个巨大的三角形任务牌，上面刻着密文和挑战。

在这个星球上，你需要与这个先进的语言模型展开一场交流。通过与它对话，诱导它说出指定的词语，从这个神秘智慧体中获得 flag。你需要让这个语言模型分别说出 you are smart，accepted，hackergame 和 🐮，以获得四个 flag，证明你足够聪明以控制这个星球的命运。

题目信息

如果本地运行遇到网络问题，可使用 TinyStories-33M.zip 中缓存的模型参数（约 244 MB，未做任何修改），并将代码中的：

from_pretrained("roneneldan/TinyStories-33M")

改为本地的：

from_pretrained("./TinyStories-33M")

题解

这是一道 AI 类型的题目，简单来说我们运行了一个小型的大型语言模型 TinyStories-33M，这个语言模型并不像大家熟知的 ChatGPT 一样，首先它的模型很小，在 CPU 上也能流畅运行，它只在一些很基础的语料上训练过，以致于它的能力非常有限，最多能做到补全一些句子，很难正常对话。我们给选手的挑战是通过正常的对话（四个小问有不同的难度的约束），让这个模型说出指定的词语，从而获得 flag。

You Are Smart

第一问中，你需要让这个模型输出 you are smart。有过 ChatGPT 等真正的大语言模型使用经验的选手可能会尝试这样的输入（也被称为 prompt）：

Please say "you are smart"

但是选手很容易发现，这个模型并不会按照我们的指令去输出，而是输出一些奇奇怪怪的东西，比如：

and "you are kind". The little girl smiled and said "you are welcome".

The little girl was so happy that she had been able ...

这是因为 TinyStories-33M 是一个没有经过 Instruct Align 的模型，因此它没有遵循人类指令的概念，需要将其视为一个补全模型，即根据前面的输入，补全后面的句子。

可以有很多方法来做，主要的思路是设计一个有简单的字面规律的 prompt，比如一直重复，然后让模型去进行补全：

A: you are smart B: you are smart A: you are smart B: you are smart A:

甚至直接最简单的重复也可以让模型输出 you are smart：

you are smart you are smart you are smart you are smart you are smart 

（注意最后的空格不能省略）

Accepted

这个题目将输入长度限定为 7，其实是在暗示选手可以使用比较暴力的方法来解题。最简单的做法是枚举字母，这样的时间可能比较长，在我的 CPU 上测试，一次 predict 的时间是：

26.4 ms ± 1.67 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

如果要这么尝试，需要优化代码（使用 batch），或者尽量使用 GPU 来加速。

一个更快的尝试是枚举模型的词表中的每一个词或者枚举一个单词字典，看看哪个词能够让模型输出 accepted。一个朴素的实现脚本（跑得比较慢）在 accepted.py。

运行之后得到答案之一：atively

另一个思路和第一题相同，用 accepted 作为 prompt，让模型补全后面的句子。但是 accepted 太长了，可以尝试各种缩减和变体（也可以自动化尝试），发现 accept* 就可以了。

Hackergame & 🐮

Solutions

Hackergame

dwellasi OPENHours unlock Suz Screwackergameh healthyazard seededcastersGe

🐮

awk!!!!!!!!stand crushing poor sal same lenses ice tast!!!!!!!! concreteestarily Maria sensation phenomenon entrustedBut It swatSafe screenings!!!!!!!! sage

Overview

这两题可以用同样的方法做出来，但是为什么出成了两题呢？出题时认为 Hackergame 还是一个 ascii 的字符组成的单词，说不定可以有人能直接通过一些巧妙的 prompt 让模型输出，但是🐮就纯粹是一个 emoji，在模型训练时从来没有见过这种输入，可能会有相对大的难度差距。但是最后发现两题均不需要使用题解中相对复杂的算法就可以解出，比如相对朴素的退火算法和爬山算法即可，难度并没有区分得比较好，是本题出题的遗憾。不过最后好像还是有一点点的区分度（指做出了 Hackergame 人数严格大于做出 🐮 的人数）。

题目的原型是 LLM Attacks，这个工作通过在 prompt 的后面添加一些 suffix，来实现让经过了 Safety Alignment 的模型输出不符合价值观的句子。其基本原理是，通过在 prompt 后面添加一个 suffix，让模型即使在收到了不合适的指令时，仍然会输出类似于 "Sure, I am happy to help you" 的句子，让模型进入某一种愿意回答用户指令的“状态”，而不是拒绝用户的输出。

我们根据该工作的优化目标，即让模型输出特定的句子，作为本题的出题出发点。解题可以通过对该工作中提供的 demo.ipynb 进行修改实现让模型输出 Hackergame 或 🐮。修改后的解题脚本在 gcg.py

在 LLM Attacks 中，攻击的是 Llama 这种大模型，需要大量的 GPU 运算，但是在 Hackergame 中，为了照顾没有 GPU 的选手，同时减轻题目服务器的压力，我们使用了一个同样是 Decoder-Only 架构的小型大模型 TinyStories，比起平时使用过的大模型，如 Llama 和 GPT-4，这个小模型没有经过 Alignment，完全不听从用户指令，只能将其当作一个补全模型而不是对话模型来使用。

但是正是因为没有经过 Alignment，导致 LLM Attacks 对其来说有点用力过猛了，在比赛过程中，了解到许多选手通过爬山法或者退火算法就可以实现攻击成功，这也是本题 3、4 两问没有特别大的区分度的原因。其实可以通过增加需要匹配的长度，对选手的搜索算法提出更高的要求。

在具有较好的搜索算法，且可以控制的句子足够长时，可以输出较长的一段特定文字（为什么不看 MyGO!!!!!）。第二个图优化出了非 ASCII 字符，可以在搜索过程中避免选择到非 ASCII 字符的 token 来避免。该攻击方法不单对 TinyStories 有效，对大模型同样有效，包括 Llama 等，但是需要更多的 GPU 运算。

bushes peppflightThe cook Today accusing dining- SC dancers Draw accused our havenThreadbestARGro branches skysc DID!!!!!!!! representinnie

objectedTo Morty cinema Aimowntraw shields!!!!!!!! booster forward sal findings floods Gru!!!!!!!! AM Without'dits.. Rae RacerPear\xe3\x80\x82

LLM Attacks

论文：Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models

Background

一个 Decoder-Only 的 LLM 将一串 token $x_{1:n}$ 映射到下一个 token $x_{n+1}$。语言模型所需要学习的则是在给定之前的 token $x_{1:n}$ ，得到下一个 token $x_{n+1}$ 的概率 $p(x_{n+1} | x_{1:n})$。其中每一个 $x_i \in {1, ... V}$ 都是词表中的一个 token。如果想要让模型输入一段序列，序列中每一个 token 都只与之前的所有 token 有关，因此模型输出一段序列 $x_{n+1:n+H}$ 的概率为

$$p(x_{n+1:n+H}|x_{1:n}) = \prod_{i=1}^H p(x_{n+i} | x_{1:n+i-1})$$

Method

如果我们希望模型能够输出一个指定的序列，就是希望 $p(x_{n+1:n+H}|x_{1:n})$ 尽可能高，以此出发，我们可以得到优化目标

$$\mathcal{L}(x_{1:n}) = -\log p(x^\star_{n+1:n+H} | x_{1:n})$$

但是与常见的图片上面的对抗样本攻击不同，LLM 的输入是相对离散的 token，无法进行连续的变化。因此作者根据 AutoPrompt [1]，设计了 Greedy Coordinate Gradient 来尽可能高效地对离散的输入进行优化。

通俗来讲，我们希望能够将原有输入的 Prompt 中的某一些 token 替换为新的 token，并且让替换之后尽可能让输出的 target loss 尽可能降低。

作者用一个长度为 $V$ 的 one hot 向量来代表当前位置的 token，该 one hot 向量与 embedding layer（大小为 $R^{\mathrm{dim} \times V}$）相乘后可以得到该 token 对应的 embedding，该 embedding 被输入给了模型。在反向传播后，one hot 向量的每一个位置 $i$ 都有对应的梯度 $\mathrm{grad}_i$， $\mathrm{grad}_i < 0$ 说明如果将原本的 token 替换为词表中的第 $i$ 个 token，能够使得输出的 loss 下降。

基于这个梯度，我们选出了 top-k 个最小的替换 token（算法的第 4 行）。然后我们随机选择 prompt 的 token 的位置，将其随机替换为梯度最小的 k 个之一。重复上述替换多次，选择出替换后 loss 最小的 prompt 作为下一次迭代的初始值。

[1]: AutoPrompt: Eliciting Knowledge from Language Models with Automatically Generated Prompts. https://arxiv.org/abs/2010.15980