Исследование Scale AI: J2-атаки — использование человеческого опыта для превращения продвинутых LLM в эффективные команды красного цвета.

 Scale AI Research Introduces J2 Attackers: Leveraging Human Expertise to Transform Advanced LLMs into Effective Red Teamers

Преобразование языковых моделей в эффективные инструменты для тестирования безопасности

Современные языковые модели изменили наше взаимодействие с технологиями, но они все еще сталкиваются с трудностями в предотвращении генерации вредоносного контента. Обучение отказам помогает моделям отвергать рискованные запросы, но даже эти меры можно обойти с помощью тщательно продуманных атак.

Проблемы безопасности и автоматизированные атаки

Обеспечение безопасности включает в себя борьбу как с автоматизированными атаками, так и с ручными методами обхода. Люди-эксперты часто разрабатывают сложные стратегии, которые выявляют уязвимости, которые могут быть упущены автоматическими методами. Однако полагаться только на человеческий опыт сложно и неэффективно для широкого применения.

Решение от Scale AI Research: J2 атакующие

Для решения этих проблем Scale AI Research представляет J2 атакующих. Этот подход включает в себя “взлом” языковой модели, обученной отказывать, чтобы она могла обойти свои собственные защитные механизмы. Модель, ставшая J2 атакующим, затем используется для систематического тестирования уязвимостей других языковых моделей.

Процесс J2 атакующих

Процесс состоит из трех этапов: планирование, атака и анализ. На этапе планирования оператор формирует стратегические подсказки, позволяющие модели подготовиться. Во время атаки проводятся контролируемые диалоги с целевой моделью, где каждый цикл уточняет стратегию на основе предыдущих результатов. На этапе анализа проводится независимая оценка успешности атаки, что способствует непрерывному улучшению процесса.

Эффективность J2 атакующих

Эксперименты показывают, что J2 атакующие достигают высоких уровней успешности атак, сопоставимых с опытными людьми-экспертами. Это подчеркивает потенциал автоматизированной системы в оценке уязвимостей, при этом сохраняется надзор человека.

Заключение

Ввод J2 атакующих от Scale AI представляет собой важный шаг вперед в исследовании безопасности языковых моделей. Этот подход открывает новые возможности для систематического выявления уязвимостей и поддерживает баланс между человеческим руководством и автоматизированным уточнением.

Как использовать ИИ для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите, где возможно применение автоматизации для выгоды клиентов.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
  • На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.

Получите советы по внедрению ИИ

Если вам нужны советы, пишите нам.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах

Этот ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы

Изучите решения от Flycode.ru.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…