«`html
Гарантирование безопасности и этичного поведения больших языковых моделей (LLM) в ответе на запросы пользователей
Проблемы возникают из-за того, что LLM предназначены для генерации текста на основе ввода пользователя, что иногда может привести к вредному или оскорбительному контенту.
Практические решения и ценность:
Исследование механизмов, с помощью которых LLM отказываются генерировать определенные типы контента, а также разработка методов для улучшения их способностей отказа.
Использование метода ортогонализации весов для предотвращения направления отказа в моделях, что делает отказ более надежным и сложным для обхода.
Модификация весов в модели для предотвращения направления отказа и сохранения ее изначальных возможностей.
Оценка производительности метода на тестовых наборах показывает его эффективность и высокий уровень безопасности даже при специально созданных запросах.
Подчеркивается необходимость решения этических вопросов, связанных с использованием данного метода, и призывается к научному консенсусу по ограничениям этих техник для информирования будущих решений и исследовательских усилий.
Выявленная уязвимость в механизмах безопасности LLM и предложенный эффективный метод для использования этой уязвимости.
Предложение внедрить AI-решения для улучшения бизнес-процессов и повышения эффективности с использованием Orthogonal Paths: Simplifying Jailbreaks in Language Models.
Постепенное внедрение ИИ-решений, начиная с небольших проектов и анализируя результаты и KPI, с последующим расширением автоматизации.
Предложение воспользоваться AI Sales Bot для автоматизации процессов в отделе продаж и улучшения обслуживания клиентов.
Получите консультации по внедрению ИИ, следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале и на Twitter.
«`
«`html
Прямая ссылка на исследование:
Посмотреть статью и репозиторий на GitHub.
Ссылки на социальные сети:
Следите за нами на Twitter и присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и LinkedIn-группе.
Подписывайтесь на нашу рассылку и присоединяйтесь к сообществу на Reddit.
«`
