在现代人工智能的风云变幻中，预训练模型无疑是当之无愧的明星。然而，就像世界上没有完美的事物一样，即使是最强大的预训练模型也可能面临失败。那么，是什么类型的失败会让预训练模型束手无策呢？
一篇新的研究表明，有一种特定类型的失败是预训练模型难以应对的。这种失败被称为“对抗特定破环性失败”。对抗特定破环性失败是指当模型在一般性任务上表现良好，但面对具有特定特征的对抗样本时却表现不佳。
研究人员发现，这种类型的失败通常发生在模型被训练数据中的特定特征所混淆时。举个例子，如果一个预训练模型被训练数据中的某个特定标记所混淆，那么当面对具有相同标记的对抗样本时，模型很可能无法正确分类。这种对抗性进攻使得模型在实践中无法保持稳健性。
因此，对于这种特定类型的失败，仅仅依靠预训练本身可能无法帮助模型更好地应对。研究人员呼吁更深入地探讨这种失败类型，并提出了一些可能的解决方案，比如增加对抗性训练的强度，或者设计更具鲁棒性的预训练模型。
总的来说，尽管预训练模型在许多任务上表现出色，但对于特定类型的失败，我们仍需谨慎对待，并不断努力创新，以使人工智能技术更加鲁棒可靠。【来源：https://gradientscience.org/pretraining-robustness/】.
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