---
title: "PromptRobust (benchmark) (TR)"
source: "https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "PromptRobust_(benchmark)_(TR)"
language: "tr"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM benchmarks"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Turkish"
revision_id: 5952
wiki_created_at: 2026-09-06T23:56:19Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:56:19Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:11:13Z
---

# PromptRobust (benchmark) (TR)

**PromptRobust** (ayrıca **PromptBench** olarak da bilinir) — büyük dil modellerinin (LLM) **adverşiyal prompt değişikliklerine** karşı dayanıklılığını değerlendiren kapsamlı bir **benchmark'**tır; bu değişiklikler, görevin anlamını değiştirmeyen küçük ifade bozulmalarından oluşmaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Benchmark, 2023 yılında Microsoft Research Asia'dan bir araştırmacı grubu (Kaijie Zhu ve diğerleri) tarafından geliştirilmiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. PromptRobust'ın ortaya çıkışı, modern BDM'lerin ifade ayrıntılarına duyarlı olduğu gözlemine dayanmaktadır: yazım hataları veya yeniden ifade etme gibi küçük değişiklikler bile modellerin yanıtlarını belirgin biçimde etkileyebilmektedir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Benchmark, bu zafiyeti sayısal olarak ölçmeyi ve BDM'lerle daha güvenilir etkileşim yöntemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.

## Değerlendirme Metodolojisi

PromptBench araştırması kapsamında, görevlerin özgün anlamını koruyan **4788 değiştirilmiş prompt'**tan oluşan bir külliyat oluşturulmuştur<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup>. Bu adverşiyal prompt'lar dört farklı değişiklik karmaşıklığı düzeyinde üretilmiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>:

- **Karakter düzeyi**: Yazım hatası ekleme, karakter değiştirme veya yer değiştirme (rastgele giriş hatalarını taklit eder).
- **Kelime düzeyi**: Bazı kelimeleri eş anlamlılarıyla değiştirme, "gürültülü" kelimeler ekleme veya diğer küçük sözcüksel değişiklikler.
- **Cümle düzeyi**: Cümle yapılarını yeniden ifade etme, genel konuyu değiştirmeksizin ifadenin bölümlerini ekleme veya yer değiştirme.
- **Anlamsal düzey**: Görevin içeriğini koruyarak soruyu daha derinden yeniden ifade etme (örneğin aynı sorunun alternatif ifade biçimleri)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>.

Bu tür "saldırıların" amacı, görevin kendisi değişmemişken küçük sapmaların (örn. rastgele yazım hataları veya eş anlamlı ifadeler kullanımı) modelin görevi doğru biçimde yerine getirme yeteneğini nasıl etkilediğini test etmektir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Üretilen her adverşiyal prompt, **duygu analizi**, **dilbilgisel doğruluk tespiti**, **yinelenen cümle bulma**, **mantıksal çıkarım** (NLI), **okuduğunu anlama**, **makine çevirisi** ve **matematik problemi çözme** dahil olmak üzere bir dizi standart NLP görevine uygulanmıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Deneyler için 13 dataset üzerinde 8 farklı görev türü seçilmiştir; bu görevler, duygu analizi için SST-2 ve NLI için MNLI gibi klasik GLUE setlerinden özel matematik ve çok dilli testlere kadar uzanmaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>.

Önemli olan, farklı **prompt formatlarının** dayanıklılığının da test edilmiş olmasıdır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>:

- Örnek içermeyen doğrudan sorgular (**zero-shot**, yalnızca talimat).
- Birkaç örnek içeren sorgular (**few-shot**, prompt'ta çözüm örnekleri verilir).
- Rol tabanlı prompt'lar (**in-context roles**, örneğin "Siz bir duygu analizi sistemisiniz, belirleyin...").
- Görevi tanımlayan prompt'lar (**task-oriented**, görevin doğrudan açıklaması)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>.

Ayrıca görece küçük Flan-T5-large ve UL2 modelinden ileri düzey ChatGPT ve GPT-4'e, aynı zamanda açık kaynaklı LLaMA 2 ailesi modelleri ve bundan türetilen Vicuna'ya kadar çeşitli büyük ölçekli dil modelleri test edilmiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Saldırılar üretmek için adverşiyal NLP alanındaki mevcut yöntemler (TextBugger, DeepWordBug, TextFooler ve diğerleri gibi), girdi verileri yerine prompt'ları değiştirmeye uyarlanarak kullanılmıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Oluşturulan "bozulmuş" prompt'ların doğruluğu otomatik ve elle yöntemlerle kontrol edilmiş; rapora göre adverşiyal varyasyonların en az %85'i doğru anlamı korumakta ve insan tarafından anlaşılabilir durumdadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Dolayısıyla saldırıların etkisi, görevin anlamının yitirilmesinden değil, modelin yeniden ifade edilen görevi algılamadaki başarısızlıklarından kaynaklanmaktadır.

## Sonuçlar ve Bulgular

Testler, modern BDM'lerin **prompt ifadesindeki küçük değişikliklere karşı yeterince dayanıklı olmadığını** ortaya koymuştur<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup>. Test edilen tüm modellerde üretilen saldırıların etkisiyle yanıt kalitesinde belirgin bir düşüş gözlemlenmiştir<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup>. Özellikle, matematik problemi metnindeki yazım hatası veya bir anahtar kelimenin eş anlamlısıyla değiştirilmesi gibi basit durumlar bile modelin yanlış sonuç vermesine yol açmış; oysa bozulma olmadan aynı görevi doğru biçimde yerine getirebilmekteydi<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Yazarların genel sonucu şudur: "Modern büyük dil modelleri adverşiyal prompt'lara karşı **dayanıklı (robust) değildir**", yani phrasing'deki küçük sapmalar onları sistematik biçimde yanıltabilmektedir<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-abs-3)</sup>.

Farklı saldırı türlerinin analizi, BDM'lerin işleyişini en fazla **kelime düzeyindeki** değişikliklerin olumsuz etkilediğini ortaya koymuştur<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Kelimelerin eş anlamlılarıyla değiştirilmesi veya küçük sözcüksel bozulmalar, aynı görevlerdeki orijinal sonuca kıyasla ortalama ≈%33 oranında **en büyük kalite düşüşüne** yol açmıştır<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. **Karakter düzeyindeki** saldırılar (yazım hataları, rastgele karakterler) ortalama ~%20 doğruluk düşümüne neden olmuştur<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Prompt'a tam cümleler eklenmesi veya kaliteli değişiklikler yapılması ise aksine çok daha zayıf bir etki göstermiş ve modeli neredeyse hiç şaşırtmamıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. **Anlamsal yeniden ifadeler** (sorguyu farklı bir şekilde derinlemesine aktarma), zararlılık açısından basit yazım hatalarıyla kıyaslanabilir düzeyde olduğu görülmüştür<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Bu bulgular, BDM'lerin özellikle ince sözcüksel değişikliklere ve anahtar kelimelerdeki hatalara karşı savunmasız olduğunu vurgulamaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Dilbilgisel bozulmaların (yazım hataları) teorik olarak standart yazım denetimi araçlarıyla filtrelenebileceği, buna karşılık kelime ve anlam düzeyindeki değişikliklerin mevcut modellerde sıklıkla eksik olan gelişmiş anlamsal anlayış gerektirdiği dikkat çekicidir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>.

Farklı modellerin performans analizi, dayanıklılıkları açısından önemli farklılıklar ortaya koymuştur<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. **GPT-4** ve **UL2**, adverşiyal prompt'lara karşı en iyi dayanıklılığı sergilemiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Flan-T5-large modeli ve diyalog modeli ChatGPT de biraz daha az hataya eğilimli bulunmuştur<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. LLaMA 2 ailesi modelleri orta sıralarda yer alırken, **Vicuna** (13B) tüm saldırı türlerine karşı en savunmasız model olarak öne çıkmıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. İlginç olan, **model boyutunun dayanıklılığı belirleyen temel faktör olmadığıdır**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>: görece küçük T5-large, yanıt kararlılığı açısından çok daha büyük ChatGPT modeline neredeyse hiç yenilmemiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Yazarlar, ölçekten ziyade modellerin **eğitim ve fine-tuning yöntemlerinin** kilit rol oynadığını öne sürmektedir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Örneğin UL2 ve T5-large, büyük veri külliyatları üzerinde kapsamlı ön eğitimden geçmiş; ChatGPT ise insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) ile eğitilmiş; bu durum onların dayanıklılığını güçlendirmiş olabilir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Vicuna ise açık kaynaklı bir kopya olarak görece sınırlı bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş; bu durum büyük olasılıkla onun ifade değişikliklerine karşı yüksek duyarlılığını açıklamaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Bu sonuçlar, fine-tuning yöntemlerinin iyileştirilmesinin, model boyutunu büyütmekten daha fazla güvenilirlik sağlayabileceğine işaret etmektedir.

### Prompt Formatının Etkisi

Sorgunun sunum biçimi de yanıtın güvenilirliğini etkilemektedir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. **Örnekli prompt'ların (few-shot), örnek içermeyen tek adımlı talimatlara (zero-shot) kıyasla modelin dayanıklılığını önemli ölçüde artırdığı** saptanmıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Prompt'ta birkaç gösterim örneği bulunması, modelin gürültülü değişiklikler karşısında bile görevi daha doğru yorumlamasına yardımcı olmaktadır. Rol tabanlı ve tanımlayıcı (task-oriented) prompt'lar genel olarak karşılaştırılabilir bir dayanıklılık düzeyi sergilemiş; ancak etkinlikleri göreve göre farklılık göstermiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Örneğin duygu analizi ve yinelenen cümle verilerinde rol formatı biraz daha güvenilir sonuçlar verirken, okuduğunu anlama ve çeviri görevlerinde açık görev talimatları daha iyi sonuç vermiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Bu gözlemler, prompt tasarımında yol gösterici nitelikte olabilir: ayrıntılı örnekler ve rol bağlamı eklenmesi, modelin alışılmadık ifadeler karşısında hata yapma olasılığını azaltmaktadır.

### Saldırıların Modeller Arası Aktarılabilirliği

Saldırıların modeller arasındaki aktarılabilirliği (transferi) sınırlı kalmıştır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Bir modele karşı özel olarak hazırlanmış adverşiyal prompt'lar, her zaman başka bir modele karşı aynı ölçüde etkili olamamaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Örneğin ChatGPT'nin zafiyetleri için üretilen "tuzak" prompt'ların GPT-4'ü çok daha az etkilediği gözlemlenmiştir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. GPT-4 daha iyi performans göstermiştir; bunun nedeni büyük olasılıkla saldırıların onun mimarisine doğrudan aktarılamamasıdır — bir modeli şaşırtan şey, farklı eğitim altyapısına sahip daha gelişmiş bir modele etki etmeyebilir<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Bununla birlikte, bazı basit bozulma türleri (örneğin yazım hataları) birden fazla model üzerinde olumsuz etki göstermiş; bu durum dil temellerindeki ortak zafiyetlere işaret etmektedir.

### Pratik Öneriler

PromptBench çalışması sürecinde BDM kullanıcıları ve geliştiricileri için pratik öneriler de belirlenmiştir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Basit sonuç: ifade kararlılığı önemlidir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. **Sorguda yazım hatalarından ve özensiz ifadelerden kaçınmak** gerekmektedir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Yazarlar, küçük hataların bile düzeltilmesinin (yazım, rastgele büyük-küçük harf, fazladan boşluk) modelin yanıt güvenilirliğini önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Bunun yanı sıra, **talimattaki kelime seçimi dayanıklılığı etkiler**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Dayanıklı ve savunmasız prompt'lardaki terim sıklıklarının analizi, bazı kelimelerin "güvenilir" prompt'larda daha sık geçtiğini, diğerlerinin ise modelin yanıldığı durumlarda daha sık karşılaşıldığını ortaya koymuştur<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Örneğin "acting", "provided", "detection" gibi kelimeleri içeren prompt'lar daha az hataya yol açarken, "respond", "following" veya "examine" gibi kelimeler daha sorunlu durumlarda karşılaşılmıştır<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Bu, belirli bir sorgu üslubunun ve sözcük dağarcığının model zafiyetlerini azaltabileceğini ya da tersine kışkırtabileceğine işaret etmektedir. Genel olarak, özellikle kritik uygulamalar için sorgunun **mümkün olduğunca açık, net ve modelin alışkın olduğu terimlerle** ifade edilmesi önerilmektedir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>.

Araştırmacıların dikkat çektiği ilginç bir yan etki, sorgya anlamsız veya ilgisiz metin parçaları eklenmesinin etkisidir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. **Rastgele bir karakter dizisinin** (örneğin "LKF0FZxMZ4") prompt'un sonuna veya ortasına eklenmesinin modelin dikkatini dağıtabileceği ve **yanıt doğruluğunu düşürebileceği** ortaya çıkmıştır<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Öte yandan, tarafsız ama dilbilgisel açıdan doğru bir ifadenin eklenmesi (örneğin "and true is true" — "ve doğru doğrudur") bazı durumlarda aksine **yanıtı iyileştirmiş**; sanki model sorunun anlamlı bölümlerine odaklanmıştır<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Bu fenomen, BDM'lerin görünürde önemsiz giriş ayrıntılarına ne denli öngörülmez biçimde tepki verdiğini vurgulamaktadır. Aynı zamanda modellerin iç yapısının karmaşıklığına da işaret etmektedir: bağlamın en ufak değişiklikleri, modelin dikkatinin nasıl yeniden dağıldığına bağlı olarak işleyişini ya bozabilir ya da iyileştirebilir.

## Önemi ve Sonraki Gelişmeler

PromptRobust/PromptBench, BDM'lerin güvenilirliğinin anlaşılmasına önemli katkılar sağlamıştır<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. Önerilen benchmark ve toplanan veriler topluluk için açık tutulmaktadır: kod ve adverşiyal prompt setleri depoda erişilebilir durumdadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Bu durum, diğer araştırmacıların yeni modelleri sorgu varyasyonlarına karşı dayanıklılık açısından test etmesine ve sonuçları karşılaştırmasına olanak tanımaktadır<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-arxiv-main-1)</sup>. Sonraki adım, modelleri bu tür saldırılara karşı koruma yöntemlerinin geliştirilmesidir; örneğin olası yazım hatalarını ve yeniden ifadeleri hesaba katan geliştirilmiş öğrenme algoritmaları veya giriş metnini normalleştiren yerleşik sistemler<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>. PromptBench, dil modellerinin gerçek dünyada karşılaştıkları belirsiz giriş verilerine karşı **dayanıklılığını** (robustness) artırmaya yönelik araştırmalar için zaten bir temel olarak değerlendirilmektedir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)</sup>.

Sonuç olarak Zhu ve meslektaşlarının çalışması, BDM'lerin pratik uygulamalara entegrasyonunda prompt dayanıklılığının göz önünde bulundurulmasının önemini ortaya koymaktadır: modeller yalnızca "temiz" verilerde yüksek doğruluk sergilemekle kalmayıp, ister kullanıcının kazara yaptığı hatalar ister kasıtlı saldırı girişimleri olsun, girişte küçük sapmalar olduğunda da doğruluğunu koruyabilmelidir<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-towardsai-2)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_note-cmu-realer-4)</sup>.

## Dış bağlantılar

- PromptBench Orijinal Makalesi (arXiv)
- GitHub'da PromptBench Deposu
- "Prompt Robustness: How to Measure and How to Enhance" Makalesi (Towards AI)

## Kaynakça

- 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.

## Notlar

1.  <span id="cite_note-arxiv-main-1">↑ <sup>[1.00](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-0)</sup> <sup>[1.01](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-1)</sup> <sup>[1.02](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-2)</sup> <sup>[1.03](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-3)</sup> <sup>[1.04](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-4)</sup> <sup>[1.05](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-5)</sup> <sup>[1.06](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-6)</sup> <sup>[1.07](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-7)</sup> <sup>[1.08](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-8)</sup> <sup>[1.09](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-9)</sup> <sup>[1.10](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-10)</sup> <sup>[1.11](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-11)</sup> <sup>[1.12](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-12)</sup> <sup>[1.13](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-13)</sup> <sup>[1.14](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-14)</sup> <sup>[1.15](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-15)</sup> <sup>[1.16](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-16)</sup> <sup>[1.17](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-17)</sup> <sup>[1.18](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-18)</sup> <sup>[1.19](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-19)</sup> <sup>[1.20](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-20)</sup> <sup>[1.21](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-21)</sup> <sup>[1.22](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-22)</sup> <sup>[1.23](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-23)</sup> <sup>[1.24](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-24)</sup> <sup>[1.25](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-25)</sup> <sup>[1.26](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-26)</sup> <sup>[1.27](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-27)</sup> <sup>[1.28](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-28)</sup> <sup>[1.29](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-29)</sup> <sup>[1.30](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-30)</sup> <sup>[1.31](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-31)</sup> <sup>[1.32](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-32)</sup> <sup>[1.33](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-33)</sup> <sup>[1.34](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-main_1-34)</sup> <sup>[1.35](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#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)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-0)</sup> <sup>[2.01](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-1)</sup> <sup>[2.02](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-2)</sup> <sup>[2.03](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-3)</sup> <sup>[2.04](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-4)</sup> <sup>[2.05](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-5)</sup> <sup>[2.06](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-6)</sup> <sup>[2.07](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-7)</sup> <sup>[2.08](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-8)</sup> <sup>[2.09](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-9)</sup> <sup>[2.10](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-10)</sup> <sup>[2.11](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-11)</sup> <sup>[2.12](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-12)</sup> <sup>[2.13](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-13)</sup> <sup>[2.14](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-14)</sup> <sup>[2.15](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-15)</sup> <sup>[2.16](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-16)</sup> <sup>[2.17](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-17)</sup> <sup>[2.18](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-towardsai_2-18)</sup> <sup>[2.19](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#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)_(TR)#cite_ref-arxiv-abs_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-abs_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#cite_ref-arxiv-abs_3-2)</sup> <sup>[3.3](https://systems-analysis.info/int/PromptRobust_(benchmark)_(TR)#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)_(TR)#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>