Крупные языковые модели (LLM) играют важную роль в современных приложениях искусственного интеллекта, создавая человекоподобную генерацию и понимание текста. Однако ключевая проблема заключается в их способности различать команды к выполнению и данные для обработки, что может подвергнуть их безопасность и надежность риску.
Чтобы решить эту проблему, исследователи предложили формальную меру и набор данных SEP для оценки и сравнения производительности LLM в разделении инструкций от данных. Первоначальные результаты показывают, что ведущие LLM, включая GPT-3.5 и GPT-4, демонстрируют значительную уязвимость к выполнению непреднамеренных инструкций.
Это исследование подчеркивает насущную потребность в LLM, способных отделять инструкции от данных, повышая их безопасность и надежность в реальных приложениях.
Наше решение для вашей компании:
Узнайте, как искусственный интеллект может изменить ваш способ работы, используя результаты этого исследования. Определите возможности автоматизации, определите KPI, выберите подходящие инструменты ИИ и внедряйте их постепенно, чтобы оставаться конкурентоспособными и развивать вашу компанию с помощью искусственного интеллекта.
Практическое решение в области искусственного интеллекта:
Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, созданный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Для консультаций по управлению KPI составленными на базе ИИ и постоянного понимания внедрения искусственного интеллекта свяжитесь с нами по электронной почте hello@itinai.com и следите за новостями в Telegram t.me/itinainews или Twitter @itinaicom.
Ссылки для использования:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot — бесплатная консультация
Instruction-Data Separation in LLMs: A Study on Safeguarding AI from Manipulation with the SEP (Should it be Executed or Processed?) Dataset Introduction and Evaluation
MarkTechPost
Twitter — @itinaicom
