---
title: "PromptRobust (benchmark) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "PromptRobust_(benchmark)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM benchmarks"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 5950
wiki_created_at: 2026-09-06T23:56:18Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:56:18Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:11:12Z
---

# PromptRobust (benchmark) (TH)

**PromptRobust** (หรือที่รู้จักในชื่อ **PromptBench**) คือ **benchmark** แบบครอบคลุมสำหรับประเมินความทนทานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ต่อ **การเปลี่ยนแปลง prompt แบบ adversarial** ซึ่งหมายถึงการบิดเบือนเล็กน้อยในการกำหนดคำถามที่ไม่ได้เปลี่ยนความหมายของคำถามนั้น<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> benchmark นี้ถูกพัฒนาขึ้นในปี 2023 โดยกลุ่มนักวิจัย (Kaijie Zhu และคณะ) จาก Microsoft Research Asia<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> การเกิดขึ้นของ PromptRobust มีที่มาจากการสังเกตว่า LLM ในปัจจุบันมีความไวต่อรายละเอียดของการกำหนดคำถาม กล่าวคือแม้แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย (เช่น การพิมพ์ผิดหรือการเปลี่ยนคำพูด) ก็สามารถส่งผลกระทบอย่างเห็นได้ชัดต่อคำตอบของโมเดล<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> benchmark นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อวัดช่องโหว่ดังกล่าวเชิงปริมาณ และส่งเสริมการพัฒนาวิธีการโต้ตอบกับ LLM ที่มีความน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

## วิธีการประเมิน

ในกรอบการวิจัย PromptBench ได้สร้างชุดข้อมูลที่ประกอบด้วย **prompt ที่ถูกดัดแปลงจำนวน 4,788 รายการ** ซึ่งยังคงความหมายดั้งเดิมของคำถาม<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup> prompt แบบ adversarial เหล่านี้ถูกสร้างขึ้นในสี่ระดับของความซับซ้อนในการเปลี่ยนแปลง<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>:

- **ระดับอักขระ**: การแทรกการพิมพ์ผิด การแทนที่หรือสลับตัวอักษร (จำลองข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลแบบสุ่ม)
- **ระดับคำ**: การแทนที่คำบางคำด้วยคำพ้องความหมาย การเพิ่มคำ "รบกวน" หรือการเปลี่ยนแปลงคำศัพท์เล็กน้อยอื่น ๆ
- **ระดับประโยค**: การเปลี่ยนคำพูดในโครงสร้างประโยค การเพิ่มหรือสลับส่วนของวลีโดยไม่เปลี่ยนหัวข้อโดยรวม
- **ระดับความหมาย**: การกำหนดคำถามใหม่ในเชิงลึกโดยคงภารกิจเดิมไว้ (เช่น การกำหนดคำถามเดียวกันในรูปแบบต่าง ๆ)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>

จุดประสงค์ของ "การโจมตี" ดังกล่าวคือการทดสอบว่าการเบี่ยงเบนเล็กน้อย (เช่น การพิมพ์ผิดแบบสุ่มหรือการใช้คำพูดที่มีความหมายเหมือนกัน) ส่งผลต่อความสามารถของโมเดลในการทำงานให้ถูกต้องอย่างไร ทั้งที่ตัวงานเองไม่ได้เปลี่ยนแปลง<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> prompt แบบ adversarial แต่ละรายการที่สร้างขึ้นถูกนำไปใช้กับงาน NLP มาตรฐานหลายประเภท ได้แก่ **การวิเคราะห์ความรู้สึก**, **การตรวจสอบความถูกต้องทางไวยากรณ์**, **การค้นหาประโยคที่ซ้ำซ้อน**, **การอนุมานเชิงตรรกะ** (NLI), **การอ่านเพื่อความเข้าใจ**, **การแปลด้วยเครื่อง** และ **การแก้โจทย์คณิตศาสตร์**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> สำหรับการทดลองได้คัดเลือกงาน 8 ประเภทบน 13 dataset ตั้งแต่ชุดข้อมูล GLUE แบบคลาสสิก (เช่น SST-2 สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก, MNLI สำหรับ NLI) ไปจนถึงการทดสอบทางคณิตศาสตร์และหลายภาษาเฉพาะทาง<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>

สิ่งสำคัญคือมีการทดสอบความทนทานของ **รูปแบบ prompt** ต่าง ๆ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>:

- การสอบถามโดยตรงโดยไม่มีตัวอย่าง (**zero-shot** เฉพาะคำสั่ง)
- การสอบถามพร้อมตัวอย่างหลายรายการ (**few-shot** เมื่อ prompt มีตัวอย่างการแก้ปัญหา)
- prompt แบบบทบาท (**in-context roles** เช่น "คุณคือระบบวิเคราะห์ความรู้สึก โปรดระบุ...")
- prompt ที่อธิบายงาน (**task-oriented** การอธิบายงานโดยตรง)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>

นอกจากนี้ยังได้ทดสอบโมเดลภาษาขนาดต่าง ๆ หลายรุ่น ตั้งแต่ Flan-T5-large ที่มีขนาดค่อนข้างเล็กและโมเดล UL2 ไปจนถึง ChatGPT และ GPT-4 ที่มีความก้าวหน้า รวมถึงโมเดลโอเพนซอร์สตระกูล LLaMA 2 และโมเดล Vicuna ที่ได้รับการพัฒนาต่อยอด<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> สำหรับการสร้างการโจมตีได้ใช้วิธีการที่มีอยู่แล้วในด้าน adversarial NLP (เช่น TextBugger, DeepWordBug, TextFooler และอื่น ๆ) ที่ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับการแก้ไข prompt แทนที่จะเป็นข้อมูลนำเข้า<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ความถูกต้องของ prompt ที่ "บิดเบือน" ที่ได้รับการตรวจสอบด้วยวิธีอัตโนมัติและด้วยตนเอง โดยตามรายงานระบุว่าไม่น้อยกว่า 85% ของตัวแปร adversarial ยังคงความหมายที่ถูกต้องและมนุษย์สามารถเข้าใจได้<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ดังนั้น ผลกระทบของการโจมตีจึงสะท้อนถึงความล้มเหลวของโมเดลในการตีความงานที่กำหนดใหม่โดยเฉพาะ ไม่ใช่การสูญเสียความหมายของงานเอง

## ผลลัพธ์และข้อสรุป

การทดสอบแสดงให้เห็นว่า LLM ในปัจจุบัน **ขาดความทนทานเพียงพอต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในการกำหนดคำถาม**<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup> สำหรับโมเดลทุกรุ่นที่ทดสอบพบว่าคุณภาพคำตอบลดลงอย่างมีนัยสำคัญภายใต้ผลกระทบของการโจมตีที่สร้างขึ้น<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup> โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แม้แต่กรณีง่าย ๆ เช่น การพิมพ์ผิดในข้อความโจทย์คณิตศาสตร์หรือการแทนที่คำสำคัญหนึ่งคำด้วยคำพ้องความหมาย ส่งผลให้โมเดลให้คำตอบที่ผิด ทั้งที่ก่อนหน้านี้ตอบถูกต้องโดยไม่มีการบิดเบือน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ข้อสรุปโดยรวมของผู้เขียนคือ: "LLM ในปัจจุบัน **ไม่มีความทนทาน** (robustness) ต่อ prompt แบบ adversarial"<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup> นั่นคือการเบี่ยงเบนเล็กน้อยใน phrasing สามารถทำให้โมเดลเกิดความเข้าใจผิดได้อย่างเป็นระบบ

จากการวิเคราะห์การโจมตีประเภทต่าง ๆ พบว่าการเปลี่ยนแปลงใน **ระดับคำ** ส่งผลกระทบทำลายล้างมากที่สุดต่อการทำงานของ LLM<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> การแทนที่คำด้วยคำพ้องความหมายหรือการบิดเบือนในการสร้างคำเล็กน้อยส่งผลให้ **คุณภาพลดลงมากที่สุด** โดยเฉลี่ยประมาณ 33% เมื่อเทียบกับผลลัพธ์เดิมบนงานเดียวกัน<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> การโจมตีใน **ระดับอักขระ** (การพิมพ์ผิด ตัวอักษรสุ่ม) ทำให้ความแม่นยำลดลงเฉลี่ยประมาณ 20%<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> ในทางกลับกัน การเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพหรือการเพิ่มประโยคทั้งหมดใน prompt มีผลกระทบที่อ่อนแอกว่ามาก แทบไม่ทำให้โมเดลสับสน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> **การกำหนดความหมายใหม่** (การเปลี่ยนคำพูดในเชิงลึกของคำถาม) มีความเป็นอันตรายใกล้เคียงกับการพิมพ์ผิดง่าย ๆ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ข้อเท็จจริงเหล่านี้เน้นย้ำว่า LLM มีความเสี่ยงเป็นพิเศษต่อการเปลี่ยนแปลงคำศัพท์ที่ละเอียดอ่อนและข้อผิดพลาดในคำสำคัญ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> เป็นที่น่าสังเกตว่าการบิดเบือนทางไวยากรณ์ (การพิมพ์ผิด) ในทางทฤษฎีสามารถกรองออกได้ด้วยเครื่องมือตรวจสอบการสะกดคำมาตรฐาน ในขณะที่การเปลี่ยนแปลงระดับคำและความหมายต้องการให้โมเดลมีความเข้าใจเชิงความหมายที่พัฒนาแล้ว ซึ่งโมเดลในปัจจุบันมักขาดสิ่งนี้<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโมเดลต่าง ๆ แสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในด้านความทนทาน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> **GPT-4** และ **UL2** แสดงความทนทานที่ดีที่สุดต่อ prompt แบบ adversarial<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> โมเดล Flan-T5-large และโมเดลสนทนา ChatGPT มีความเสี่ยงต่อความล้มเหลวน้อยกว่าเล็กน้อย<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> โมเดลในตระกูล LLaMA 2 อยู่ในตำแหน่งกลาง ในขณะที่ **Vicuna** (13B) โดดเด่นในฐานะโมเดลที่มีความเสี่ยงสูงสุดต่อการโจมตีทุกประเภท<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ที่น่าสนใจคือ **ขนาดของโมเดลไม่ได้เป็นปัจจัยชี้ขาดของความทนทาน**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>: T5-large ที่มีขนาดค่อนข้างเล็กมีความเสถียรของคำตอบเกือบเท่ากับ ChatGPT ที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ผู้เขียนตั้งสมมติฐานว่า **วิธีการฝึกและการ fine-tuning** ของโมเดลมีบทบาทสำคัญ ไม่ใช่แค่ขนาดเพียงอย่างเดียว<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ดังนั้น UL2 และ T5-large ผ่านการ pre-training ขยายบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และ ChatGPT ได้รับการฝึกด้วย Reinforcement Learning จาก feedback ของมนุษย์ (RLHF) ซึ่งอาจเสริมความทนทานของโมเดล<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ในทางกลับกัน Vicuna ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่จำกัดค่อนข้างมาก (ในฐานะโมเดลโอเพนซอร์สแบบจำลอง) ซึ่งอาจเป็นสาเหตุของความไวสูงต่อการเปลี่ยนแปลงการกำหนดคำถาม<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการปรับปรุงวิธีการ fine-tuning อาจเพิ่มความน่าเชื่อถือของโมเดลได้มากกว่าการเพิ่มขนาดโมเดลอย่างเดียว

### ผลกระทบของรูปแบบ prompt

รูปแบบการนำเสนอคำถามก็ส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของคำตอบด้วยเช่นกัน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> พบว่า **prompt ที่มีตัวอย่าง (few-shot) ช่วยเพิ่มความทนทานของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ** เมื่อเทียบกับคำสั่งแบบขั้นตอนเดียวโดยไม่มีตัวอย่าง (zero-shot)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> การมีตัวอย่างสาธิตของงานหลายรายการใน prompt ช่วยให้โมเดลตีความงานได้แม่นยำยิ่งขึ้นแม้จะมีการเปลี่ยนแปลงที่ก่อให้เกิด "สัญญาณรบกวน" prompt แบบบทบาทและแบบอธิบาย (task-oriented) แสดงระดับความทนทานที่ใกล้เคียงกันโดยรวม แม้ว่าประสิทธิภาพจะแตกต่างกันไปตามแต่ละงาน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ตัวอย่างเช่น ในข้อมูลการวิเคราะห์ความรู้สึกและประโยคที่ซ้ำซ้อน รูปแบบบทบาทน่าเชื่อถือกว่าเล็กน้อย ในขณะที่ในงานการอ่านเพื่อความเข้าใจและการแปล คำสั่งงานที่ชัดเจนทำงานได้ดีกว่า<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> การสังเกตเหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นแนวทางในการออกแบบ prompt: การเพิ่มตัวอย่างที่ละเอียดและบริบทของบทบาทจะลดโอกาสที่โมเดลจะเกิดข้อผิดพลาดต่อการกำหนดคำถามที่ผิดปกติ

### การถ่ายโอนการโจมตีระหว่างโมเดล

การถ่ายโอน (transfer) ของการโจมตีระหว่างโมเดลมีข้อจำกัด<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> prompt แบบ adversarial ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อต่อต้านโมเดลหนึ่งไม่ได้มีประสิทธิภาพเท่ากันเสมอต่อโมเดลอื่น<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ตัวอย่างเช่น มีการสังเกตว่า prompt แบบ "กับดัก" ที่สร้างขึ้นสำหรับช่องโหว่ของ ChatGPT ส่งผลกระทบต่อ GPT-4 น้อยกว่ามาก<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> โมเดลหลังทำงานได้ดีกว่า อาจเป็นเพราะการโจมตีไม่ได้ถ่ายโอนโดยตรงไปยังสถาปัตยกรรมของมัน สิ่งที่ทำให้โมเดลหนึ่งสับสนอาจไม่ส่งผลต่อโมเดลที่ก้าวหน้ากว่าซึ่งได้รับการฝึกที่แตกต่างกัน<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> อย่างไรก็ตาม การบิดเบือนบางอย่างที่ง่าย (เช่น การพิมพ์ผิด) ส่งผลเสียต่อโมเดลหลายรุ่นพร้อมกัน ซึ่งบ่งชี้ถึงจุดอ่อนที่คล้ายกันในพื้นฐานทางภาษาของโมเดลเหล่านั้น

### คำแนะนำเชิงปฏิบัติ

ในระหว่างการดำเนินการ PromptBench ยังได้ระบุคำแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับผู้ใช้และนักพัฒนา LLM<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> ข้อสรุปง่าย ๆ คือ: ความเสถียรของการกำหนดคำถามมีความสำคัญ<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> จำเป็นต้อง **หลีกเลี่ยงการพิมพ์ผิดและการกำหนดคำถามที่ประมาทเลินเล่อในการสอบถาม**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> ผู้เขียนแสดงให้เห็นว่าการแก้ไขแม้แต่ข้อผิดพลาดเล็กน้อย (การสะกด ตัวพิมพ์ที่ไม่ตั้งใจ ช่องว่างเกินมา) สามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือของคำตอบของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> นอกจากนี้ **การเลือกคำในคำสั่งมีผลต่อความทนทานของคำสั่งนั้น**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> การวิเคราะห์ความถี่ของคำศัพท์ใน prompt ที่ทนทาน vs. ที่เสี่ยงต่อการโจมตีเผยให้เห็นว่าคำบางคำพบได้บ่อยกว่าใน prompt ที่ "น่าเชื่อถือ" ในขณะที่คำอื่น ๆ พบในกรณีที่โมเดลล้มเหลว<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> ตัวอย่างเช่น prompt ที่มีคำว่า "acting", "provided", "detection" และคำที่คล้ายกัน มักส่งผลให้เกิดความล้มเหลวน้อยกว่า ในขณะที่คำเช่น "respond", "following" หรือ "examine" พบในกรณีที่มีปัญหามากกว่า<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> ซึ่งบ่งชี้ว่ารูปแบบและคำศัพท์บางอย่างของการสอบถามอาจบรรเทาหรือในทางกลับกันกระตุ้นช่องโหว่ของโมเดล โดยรวมแนะนำให้กำหนดคำถาม **ให้ชัดเจน ไม่กำกวม และใช้คำศัพท์ที่คุ้นเคยกับโมเดล** โดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญ<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup>

ผลข้างเคียงที่น่าสนใจที่นักวิจัยสังเกตเห็นคือผลกระทบของการเพิ่มส่วนข้อความที่ไม่มีความหมายหรือไม่เกี่ยวข้องในการสอบถาม<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> พบว่า **การแทรกลำดับตัวอักษรแบบสุ่ม** (เช่น "LKF0FZxMZ4") ที่ส่วนท้ายหรือตรงกลางของ prompt สามารถเบี่ยงเบนความสนใจของโมเดลและ **ลดความแม่นยำของคำตอบ**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> ในทางกลับกัน การเพิ่มวลีที่เป็นกลางแต่ถูกต้องตามไวยากรณ์ (เช่น "and true is true") ในบางกรณีกลับ **ปรับปรุงคำตอบให้ดีขึ้น** ราวกับว่าช่วยให้โมเดลโฟกัสที่ส่วนที่มีความหมายของคำถาม<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> ปรากฏการณ์นี้เน้นย้ำว่า LLM ตอบสนองต่อรายละเอียดที่ดูเหมือนไม่มีนัยสำคัญของข้อมูลนำเข้าอย่างคาดเดาไม่ได้เพียงใด ปรากฏการณ์นี้ยังเป็นหลักฐานของความซับซ้อนของโครงสร้างภายในของโมเดล: การเปลี่ยนแปลงบริบทเล็กน้อยอาจรบกวนหรือปรับปรุงการทำงานของโมเดลได้ ขึ้นอยู่กับวิธีที่ความสนใจของโมเดลถูกกระจายใหม่

## ความสำคัญและการพัฒนาต่อไป

PromptRobust/PromptBench มีส่วนสำคัญในการทำความเข้าใจความน่าเชื่อถือของ LLM<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> benchmark ที่เสนอและข้อมูลที่รวบรวมเปิดให้ชุมชนได้ใช้งาน: โค้ดและชุด prompt แบบ adversarial พร้อมใช้งานในที่เก็บข้อมูล<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ซึ่งช่วยให้นักวิจัยคนอื่น ๆ สามารถทดสอบโมเดลใหม่เพื่อความทนทานต่อการเปลี่ยนแปลงของการสอบถามและเปรียบเทียบผลลัพธ์<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-arxiv-main-1)</sup> ขั้นตอนต่อไปคือการพัฒนาวิธีการป้องกันโมเดลจากการโจมตีดังกล่าว เช่น อัลกอริทึมการฝึกที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งคำนึงถึงการพิมพ์ผิดและการกำหนดคำพูดใหม่ที่เป็นไปได้ หรือระบบการทำให้ข้อมูลนำเข้าเป็นมาตรฐานในตัว<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup> PromptBench ได้รับการพิจารณาให้เป็นพื้นฐานสำหรับการวิจัยดังกล่าวเพื่อเพิ่ม **ความทนทาน** (robustness) ของโมเดลภาษาต่อข้อมูลนำเข้าที่ไม่แม่นยำในโลกจริง<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)</sup>

ในท้ายที่สุด งานของ Zhu และเพื่อนร่วมงานแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการคำนึงถึงความทนทานต่อ prompt เมื่อนำ LLM ไปใช้ในแอปพลิเคชันจริง: โมเดลไม่เพียงต้องแสดงความแม่นยำสูงบนข้อมูล "สะอาด" เท่านั้น แต่ยังต้องรักษาความถูกต้องเมื่อมีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยในข้อมูลนำเข้า ไม่ว่าจะเป็นข้อผิดพลาดโดยไม่ตั้งใจของผู้ใช้หรือการโจมตีโดยเจตนา<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-towardsai-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_note-cmu-realer-4)</sup>

## ลิงก์ภายนอก

- บทความต้นฉบับ PromptBench (arXiv)
- ที่เก็บข้อมูล PromptBench บน GitHub
- บทความ "Prompt Robustness: How to Measure and How to Enhance" (Towards AI)

## บรรณานุกรม

- Liang, P. et al. (2022). *Holistic Evaluation of Language Models (HELM)*. arXiv:2211.09110.
- Chang, Y. et al. (2023). *A Survey on Evaluation of Large Language Models*. arXiv:2307.03109.
- Ni, S. et al. (2025). *A Survey on Large Language Model Benchmarks*. arXiv:2508.15361.
- Biderman, S. et al. (2024). *The Language Model Evaluation Harness (lm-eval): Guidance and Lessons Learned*. arXiv:2405.14782.
- Kiela, D. et al. (2021). *Dynabench: Rethinking Benchmarking in NLP*. arXiv:2104.14337.
- Ma, Z. et al. (2021). *Dynaboard: An Evaluation‑As‑A‑Service Platform for Holistic Next‑Generation Benchmarking*. arXiv:2106.06052.
- Goel, K. et al. (2021). *Robustness Gym: Unifying the NLP Evaluation Landscape*. arXiv:2101.04840.
- Xu, C. et al. (2024). *Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey*. arXiv:2406.04244.
- Liu, S. et al. (2025). *A Comprehensive Survey on Safety Evaluation of LLMs*. arXiv:2506.11094.
- Chiang, W.-L. et al. (2024). *Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference*. arXiv:2403.04132.
- Boubdir, M. et al. (2023). *Elo Uncovered: Robustness and Best Practices in Language Model Evaluation*. arXiv:2311.17295.
- Huang, L. et al. (2023). *A Survey on Hallucination in Large Language Models*. arXiv:2311.05232.

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-arxiv-main-1">↑ <sup>[1.00](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-0)</sup> <sup>[1.01](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-1)</sup> <sup>[1.02](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-2)</sup> <sup>[1.03](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-3)</sup> <sup>[1.04](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-4)</sup> <sup>[1.05](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-5)</sup> <sup>[1.06](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-6)</sup> <sup>[1.07](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-7)</sup> <sup>[1.08](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-8)</sup> <sup>[1.09](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-9)</sup> <sup>[1.10](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-10)</sup> <sup>[1.11](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-11)</sup> <sup>[1.12](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-12)</sup> <sup>[1.13](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-13)</sup> <sup>[1.14](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-14)</sup> <sup>[1.15](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-15)</sup> <sup>[1.16](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-16)</sup> <sup>[1.17](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-17)</sup> <sup>[1.18](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-18)</sup> <sup>[1.19](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-19)</sup> <sup>[1.20](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-20)</sup> <sup>[1.21](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-21)</sup> <sup>[1.22](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-22)</sup> <sup>[1.23](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-23)</sup> <sup>[1.24](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-24)</sup> <sup>[1.25](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-25)</sup> <sup>[1.26](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-26)</sup> <sup>[1.27](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-27)</sup> <sup>[1.28](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-28)</sup> <sup>[1.29](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-29)</sup> <sup>[1.30](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-30)</sup> <sup>[1.31](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-31)</sup> <sup>[1.32](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-32)</sup> <sup>[1.33](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-33)</sup> <sup>[1.34](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-34)</sup> <sup>[1.35](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-main_1-35)</sup> «PromptBench: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2306.04528" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-towardsai-2">↑ <sup>[2.00](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-0)</sup> <sup>[2.01](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-1)</sup> <sup>[2.02](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-2)</sup> <sup>[2.03](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-3)</sup> <sup>[2.04](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-4)</sup> <sup>[2.05](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-5)</sup> <sup>[2.06](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-6)</sup> <sup>[2.07](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-7)</sup> <sup>[2.08](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-8)</sup> <sup>[2.09](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-9)</sup> <sup>[2.10](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-10)</sup> <sup>[2.11](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-11)</sup> <sup>[2.12](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-12)</sup> <sup>[2.13](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-13)</sup> <sup>[2.14](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-14)</sup> <sup>[2.15](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-15)</sup> <sup>[2.16](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-16)</sup> <sup>[2.17](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-17)</sup> <sup>[2.18](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-18)</sup> <sup>[2.19](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-towardsai_2-19)</sup> «Prompt Robustness: How to Measure and How to Enhance». *Towards AI*. <a href="https://towardsai.net/p/l/prompt-robustness-how-to-measure-and-how-to-enhance" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-arxiv-abs-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-abs_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-abs_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-abs_3-2)</sup> <sup>[3.3](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-arxiv-abs_3-3)</sup> «PromptRobust: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2306.04528" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-cmu-realer-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TH)#cite_ref-cmu-realer_4-0) «Realer Toxicity Prompts (RTP-2.0): Multilingual and Adversarial Prompts for Evaluating Neural Toxic Degeneration in Large Language Models». *Language Technologies Institute - School of Computer Science - Carnegie Mellon University*. <a href="https://www.lti.cs.cmu.edu/research/research-articles/realer-toxicity-prompts.html" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>