既存の手法と比較して、BadCLIPがどのような利点を持っていますか？
BadCLIPは他の手法と比較していくつかの利点があります。まず第一に、限られたダウンストリームトレーニングデータでも高いバックドア攻撃成功率を達成できる点が挙げられます。これはprompt learning段階でトリガー感知型プロンプト学習メカニズムを使用することで実現されています。さらにBadCLIPは未知クラスへも汎用的であり，異なるデータセットや異なるドメインでも高い攻撃成功率を示すことから，汎用性も兼ね備えています。
加えて，他手法では大量追加データ（例：50,000サンプル）が必要だったり，同じソースから追加データ取得しなければ使えなかったりした場合でも，BadCLIPは追加データ不要で高い効果的結果 を出せます。