“`html
Глубокое выравнивание безопасности в крупных языковых моделях (LLM)
Стратегии выравнивания искусственного интеллекта (ИИ) критически важны для обеспечения безопасности крупных языковых моделей (LLM). Эти техники часто объединяют методы оптимизации на основе предпочтений, такие как прямая оптимизация предпочтений (DPO) и обучение с подкреплением с обратной связью от людей (RLHF), с наблюдаемой тонкой настройкой (SFT). Путем модификации моделей для избегания взаимодействия с опасными входами эти стратегии стремятся снизить вероятность создания вредного материала.
Проблемы и решения
Предыдущие исследования показали, что эти техники выравнивания уязвимы перед несколькими слабостями. Например, оптимизированные атаки, небольшие изменения в тонкой настройке или изменение параметров декодирования модели могут обмануть выровненные модели и привести к ответам на вредоносные запросы. Поскольку выравнивание настолько важно и широко используется для обеспечения безопасности LLM, критически важно понять причины слабостей в процедурах безопасного выравнивания и предложить для них рабочие решения.
В недавнем исследовании команда исследователей из Принстонского университета и Google DeepMind обнаружила основной недостаток в существующем безопасном выравнивании, который делает модели особенно уязвимыми для относительно легких атак. Часто выравнивание влияет только на начальные токены модели, что называется поверхностным безопасным выравниванием. Весь сгенерированный вывод может войти в опасную зону, если начальные токены модели изменены для отклонения от безопасных ответов.
Исследование показало, что начальные токены выводов выровненных и не выровненных моделей демонстрируют основное различие в безопасном поведении. Эффективность некоторых атак, сфокусированных на начале разрушительных траекторий, можно объяснить этим поверхностным выравниванием. Например, начальные токены разрушительной реакции часто радикально изменяются атаками на суффиксы и тонкой настройкой.
Исследование продемонстрировало, как выравнивание модели может быть обращено путем простого изменения этих начальных токенов, подчеркивая, почему даже небольшие изменения в модели могут поставить ее под угрозу. Команда предложила использовать техники выравнивания в будущем для расширения их воздействия на вывод. Это представляет технику аугментации данных, которая использует данные безопасного выравнивания для обучения моделей с вредными ответами, которые в конечном итоге становятся безопасными отказами.
Этот метод стремится улучшить устойчивость против широко используемых атак, увеличивая разрыв между выровненными и не выровненными моделями на более глубоких токенов. Для смягчения атак тонкой настройки исследование предложило ограниченную цель оптимизации, направленную на избегание значительных изменений в вероятностях начальных токенов. Этот подход показывает, насколько поверхностны текущие выравнивания моделей и предлагает возможную защиту от атак тонкой настройки.
В заключение, данное исследование представляет концепцию поверхностного и глубокого выравнивания безопасности, демонстрируя, насколько современные подходы относительно поверхностны и вызывают ряд известных атак. Команда предложила предварительные подходы по смягчению этих проблем и предложила будущие исследования для изучения техник, обеспечивающих распространение безопасного выравнивания за пределы первых нескольких токенов.
Будущее с ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте глубокое выравнивание безопасности в крупных языковых моделях (LLMs). Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите места применения автоматизации и ключевые показатели эффективности. Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта и расширяя автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
Наша недавняя статья показывает:
- Текущее выравнивание безопасности LLM ограничивается всего несколькими токенами.
- Углубление безопасного выравнивания может сделать его более устойчивым против множества атак.
- Защита начальных позиций токенов может сделать выравнивание более устойчивым против атак тонкой настройки.
Источник: MarkTechPost
“`
