Jatmo：生成可以抵抗prompt injection的用于具体任务的模型（task-specific models）。Insight：LLM只能完成在LLM上进行过instruction微调的指令。Jatmo使用teacher instruction-tuned模型生成具体任务的数据集，然后使用该数据集微调base模型（即没有指令微调过的模型）。Jatmo只需要1个task prompt以及针对该任务的inputs数据集，此后Jatmo会利用teacher模型生成outputs。如果没有现存数据集，Jatmo可以使用1个样例或不使用样例，生成合成的数据集。在6个数据集上进行测试，显示Jatmo可以在具体任务上和标准LLM生成相同质量的输出。但Jatmo的输出可以抵抗prompt injection，针对本文的模型最佳攻击的成功率不到 0.5%，而针对 GPT-3.5-Turbo 的成功率超过 90%。
