AttentionSwitch：联合学习注意力头选择与缩放防御越狱
原文标题：AttentionSwitch: Jailbreak Defense for LLMs via Joint Learning of Sparse Attention-Head Selection and Scaling
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研究者提出 AttentionSwitch，首个在冻结 LLM 内联合优化干预位置与强度的越狱防御方法，学习稀疏注意力头集合及查询条件化乘性缩放因子，在不改变表示方向的前提下衰减或放大选中头输出。在多个主流模型与越狱攻击上优于现有防御，训练数据稀缺时优势尤为明显。
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AttentionSwitch在冻结LLM内联合优化干预位置与强度，稀缺数据下防御优势明显
- •首个联合优化「在哪干预」与「如何干预」的越狱防御，避免顺序优化的次优问题
- •学习稀疏注意力头集合与查询条件化乘性缩放因子
- •只衰减或放大选中头输出，不改变表示方向
- •在多个主流模型与越狱攻击上优于现有防御，训练数据稀缺时优势尤为明显
为什么重要：不改权重、不微调即可加防御，规避灾难性遗忘，对已上线模型的低成本加固有参考价值。
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