“`html
NLP в мире искусственного интеллекта
Обработка естественного языка (NLP) – это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. NLP направлена на разработку алгоритмов и моделей, которые понимают, интерпретируют и генерируют человеческий язык, облегчая взаимодействие между системами и пользователями.
Безопасность NLP систем
Несмотря на успехи в развитии NLP, языковые модели по-прежнему уязвимы к злонамеренным атакам, которые манипулируют моделями для генерации вредных или нежелательных результатов, вызывая значительные опасения относительно безопасности и надежности NLP систем.
Современные исследования и решения
Существующие исследования включают традиционные методы, такие как использование человеческих оценщиков, оптимизацию на основе градиентов и итеративные ревизии с использованием LLMs. Были разработаны также автоматизированные методы red-teaming и jailbreaking, включая методы оптимизации градиента, решения на основе вывода и методы генерации атак, такие как AUTO DAN и PAIR. Существуют также исследования, сфокусированные на конфигурациях декодирования, многоязычных настройках и режимах программирования. Фреймворки включают Safety-Tuned LLaMAs и BeaverTails, которые предоставляют наборы данных для обучения моделей и исследований.
WILDTEAMING: новый метод обнаружения и устранения уязвимостей
Исследователи из Университета Вашингтона, Института искусственного интеллекта Аллена, Корейского национального университета и Университета Карнеги-Меллон представили инновационную систему “WILDTEAMING”, предназначенную для автоматического обнаружения и компиляции новых тактик jailbreak на основе реальных взаимодействий пользователей с чатботами. Этот метод использует реальные данные для улучшения выявления и устранения уязвимостей моделей.
WILDTEAMING включает двухэтапный процесс: майнинг реальных пользовательских интеракций для идентификации потенциальных стратегий jailbreak и составление этих стратегий в разнообразные атаки для систематического тестирования языковых моделей.
Результаты и преимущества WILDTEAMING
Исследователи продемонстрировали, что WILDTEAMING может генерировать до 4,6 разнообразных и успешных атак по сравнению с предыдущими методами. Это позволило создать WILDJAILBREAK – большой открытый набор данных, содержащий более 262 000 пар запрос-ответ. Этот набор данных представляет собой ценный ресурс для обучения моделей эффективно обрабатывать широкий спектр вредоносных и безвредных входных данных.
Заключение
Результаты этого исследования представляют значительный шаг в развитии безопасности и функциональности языковых моделей, основанных на искусственном интеллекте. Исследователи эффективно решили проблему уязвимостей языковых моделей, представив масштабный и систематический метод для обнаружения и устранения тактик jailbreak. Использование реальных данных для этих целей открывает новые возможности для создания более безопасных и надежных NLP систем.
Авторская статья: название статьи.
Подпишитесь на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram.
Подписывайтесь на нашу рассылку для получения свежих новостей о ИИ.
“`
