对抗性训练是一种通过向模型输入对抗样本来增强模型的鲁棒性的方法。在LLama3模型的训练中引入对抗性训练可以帮助模型更好地应对对抗样本的攻击。
具体来说，可以通过以下步骤来引入对抗性训练：
生成对抗样本：在每次训练迭代中，可以使用对抗生成网络（GAN）或者梯度下降等方法来生成对抗样本。对抗样本是通过对原始样本进行微小扰动而产生的，这些扰动足够小以至于人眼无法察觉，但却足够大以至于可以使模型产生错误的预测。
将对抗样本与原始样本一起用于训练：在每次训练迭代中，将对抗样本与原始样本一起用于训练LLama3模型。通过训练模型来预测对抗样本，可以提高模型对对抗样本的鲁棒性。
调整损失函数：为了引入对抗性训练，可以将对抗样本的预测结果与原始样本的预测结果一起作为损失函数的一部分。这样，模型将被迫学习对对抗样本更鲁棒的特征。
通过引入对抗性训练，LLama3模型可以在面对对抗样本时具有更好的鲁棒性，从而提高模型的安全性和可靠性。