拓海さん、最近の論文で「敵対的プロンプトチューニング」という言葉を見かけまして、現場でどう役立つのかが見えなくて困っています。要するに何が変わるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、画像と文の結びつきを使って、画像側が攻撃されても誤認識しにくくする手法ですよ。まず結論を3点で示します。1) モデル本体を大幅に変えずに済む、2) テキスト側の工夫で画像の脆弱性を埋める、3) 既存の画像防御と併用できる、です。
モデル本体を変えないのは良いですね。しかし、うちのような中小の工場でも導入できるのでしょうか。手間やコストのイメージが知りたいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ここも要点は3つです。1) 既存のVision-Language Models (VLMs)（視覚と言語モデル）を活かすので初期投資は抑えられる、2) 使うのは学習済みのテキスト表現を少し調整するだけで、モデル全体を再学習しない、3) 導入は段階的にできる、の順です。具体的には、テキストの『プロンプト』を学習させる工数が主になりますよ。
テキスト側をいじるだけで画像の攻撃に強くなるというのは直感に反します。もう少し、噛み砕いて説明していただけますか。
よい質問です。身近な比喩で言えば、視覚と言語モデルは写真と説明文の仲介役のようなものです。敵対的攻撃（adversarial attacks）（敵対的攻撃）は画像の“見た目”を巧妙に変えて誤認識させる手口ですが、AdvPTは説明文側の表現を強化して、攻撃された画像の埋め込みと結びつけ直す作戦です。結果として、画像が少し汚れても正しいラベルと結びつきやすくなるのです。
これって要するに、カメラ越しに泥が付いても説明文を賢くしておけば誤認識が減る、ということですか？
