«`html
Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) позволили использовать агентов LLM во многих областях, включая критически важные, такие как финансы, здравоохранение и автономные автомобили.
Проблема надежности агентов LLM:
Основная проблема надежности агентов LLM — использование потенциально ненадежных баз знаний. Современные LLM могут порождать вредные реакции при использовании злонамеренных примеров в процессе обработки знаний.
Текущие атаки на LLM:
Атаки на LLM, такие как подкапывание при тестировании и внедрение в контекст обучения, неэффективны против агентов, использующих retrieval-augmented generation (RAG). Это обсуждается в контексте ряде работ, включая AGENTPOISON, метод атаки, нацеленный на агентов LLM, основанных на RAG.
Результаты и рекомендации:
Эксперименты показали, что AGENTPOISON обладает высоким уровнем успешности атак и хорошей полезностью в реальных сценариях. Метод также успешно применим к различным областям, оставаясь уникальным даже при похожих данных.
Заключение:
Исследователи представили новый метод атаки и оценки надежности агентов LLM, основанных на RAG. AGENTPOISON превосходит все базовые методы по четырем ключевым метрикам, представленным в данной статье.
Если вы хотите ознакомиться с исследованием, ознакомиться с проектом на GitHub или получить дополнительную информацию, обращайтесь к исследователям данного проекта.
Применение ИИ в вашем бизнесе:
Используйте возможности AgentPoison для повышения эффективности и решения сложных задач с помощью ИИ. Также рассмотрите AI Sales Bot для автоматизации процессов в отделе продаж.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ в ваш бизнес, обращайтесь к нам в нашем Telegram-канале или Twitter.
Узнайте, как решения от AI Lab могут изменить ваши процессы уже сегодня!
«`
«`html
«`
