Quale approccio di prompting può aiutare a difendersi dagli attacchi di prompt injection?

L'Adversarial prompting è una tecnica in cui si tenta attivamente di "iniettare" istruzioni dannose o non autorizzate nel modello durante la fase di test o di sviluppo. Questo aiuta a identificare le vulnerabilità del modello e a sviluppare contromisure efficaci prima che il modello venga distribuito in produzione, rendendolo più robusto contro attacchi reali di prompt injection. Zero-shot prompting si riferisce alla capacità del modello di eseguire un compito senza esempi specifici. Least-to-most prompting è una tecnica che scompone un problema complesso in sottoproblemi più semplici. Chain-of-thought prompting guida il modello a ragionare passo dopo passo. Nessuna di queste tecniche è progettata specificamente per difendersi dalla prompt injection; piuttosto, migliorano la capacità del modello di generare risposte accurate o di ragionare.