“`html
Гарантированная безопасность больших языковых моделей (LLM)
Обеспечение безопасности больших языковых моделей (LLMs) стало насущной проблемой в огромном количестве существующих LLMs, обслуживающих множество областей. Несмотря на использование методов обучения, таких как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), и разработку ограждающих устройств на этапе вывода, множество атак показали способность обойти эти защиты. Это привело к всплеску исследований, направленных на разработку надежных механизмов защиты и методов обнаружения вредоносных результатов. Однако существующие подходы сталкиваются с несколькими проблемами. Некоторые полагаются на вычислительно затратные алгоритмы, другие требуют настройки моделей, а некоторые зависят от собственных API, таких как служба модерации контента OpenAI. Эти ограничения подчеркивают необходимость более эффективных и доступных решений для повышения безопасности и надежности выводов LLM.
Меры защиты и методы обнаружения
Исследователи предприняли различные попытки преодолеть проблемы обеспечения безопасности выводов LLM и обнаружения вредоносного контента. Эти усилия охватывают несколько областей, включая классификацию вредоносного текста, атаки адверсариального характера, защиту LLM и методы самооценки.
Защитные механизмы
Для противодействия угрозам исследователи разработали различные механизмы защиты. Это включает настроенные модели, такие как Llama-Guard и LlamaGuard 2, действующие как ограждающие устройства для входных и выходных данных модели. Другие предложенные защитные меры включают методы фильтрации, ограждающие устройства на этапе вывода и методы сглаживания. Также самооценка показала перспективы для улучшения производительности модели в различных аспектах, включая идентификацию вредоносного контента.
Результаты исследования
Исследователи из Национального университета Сингапура предлагают надежный механизм защиты от адверсариальных атак на LLM, используя самооценку. Этот метод использует предварительно обученные модели для оценки входных и выходных данных генеративной модели, устраняя необходимость настройки и снижая затраты на внедрение. Подход значительно снижает уровни успешности атак как на открытые, так и на закрытые LLM, превосходя Llama-Guard2 и широко используемые API модерации контента. Комплексный анализ, включая попытки атаки оценщика в различных ситуациях, показывает превосходство метода по сравнению с существующими техниками. Эта инновационная стратегия является значительным прорывом в обеспечении безопасности LLM без вычислительной нагрузки на настройку модели.
Заключение
Данное исследование демонстрирует эффективность самооценки в качестве надежного механизма защиты от адверсариальных атак на LLM. Предварительно обученные LLM-модели показывают высокую точность в идентификации атакованных входов и выводов, делая этот метод мощным и легким в реализации. Важно отметить, что самооценка остается самой надежной текущей защитой от небезопасных входов, даже при атаке. В отличие от существующих защит, таких как Llama-Guard и API защиты, которые терпят неудачу при классификации образцов с адверсариальными суффиксами, самооценка остается устойчивой. Простота внедрения метода, совместимость с небольшими моделями низкой стоимости и сильные защитные возможности делают его значительным вкладом в улучшение безопасности, надежности и соответствия LLM в практических приложениях.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с более чем 46 тысячами подписчиков.
Эта статья описывает, как использование искусственного интеллекта (ИИ) может принести практическую пользу вашей компании и какие конкретные решения могут быть применены для достижения этой цели.
Подробнее ознакомьтесь с этой статьей.
“`
