Метод LoRA-Guard: эффективная адаптация ограждений с обменом знаниями

 Samsung Researchers Introduce LoRA-Guard: A Parameter-Efficient Guardrail Adaptation Method that Relies on Knowledge Sharing between LLMs and Guardrail Models

“`html

LoRA-Guard: Инновационная система для безопасной генерации контента на основе моделей больших языков

Большие языковые модели (LLM) проявили выдающуюся профессиональную компетентность в задачах генерации языка. Однако их процесс обучения, который включает обучение без учителя на обширных наборах данных, за которым следует контролируемая настройка, представляет существенные трудности. Основная проблема заключается в источниках предварительного обучения, таких как Common Crawl, которые часто содержат нежелательный контент. Результатом этого является неумышленный приобретение LLM способности генерировать оскорбительный контент и потенциально вредные советы. Следовательно, эти модели могут производить связные ответы на пользовательские запросы без должной фильтрации контента.

Существующие подходы к обеспечению безопасности в LLM:

Существующие попытки преодолеть проблемы безопасности в LLM в основном сосредоточены на двух подходах: настройке безопасности и внедрении защитных систем. Настройка безопасности направлена на оптимизацию моделей для реагирования таким образом, чтобы быть согласованными с человеческими ценностями и безопасностью. Однако эти чат-модели остаются уязвимыми для атак “побега из тюрьмы”, которые используют различные стратегии для обхода мер безопасности.

LoRA-Guard: Инновационная система для безопасной генерации контента

Исследователи Samsung R&D Institute представляют LoRA-Guard – инновационную систему, которая интегрирует чат-модели и защитные модели, решая проблемы эффективности безопасности в LLM.

Он использует адаптивную систему низкого ранга на основе трансформаторной основы чат-модели для обнаружения вредного контента. Система функционирует в двойном режиме: активируя параметры LoRA для защитных функций с помощью классификационной головы и деактивируя их для обычных чат-функций. Этот подход значительно снижает накладные расходы на параметры в 100-1000 раз по сравнению с предыдущими методами, что делает развертывание возможным в условиях ограниченных ресурсов.

Архитектура LoRA-Guard разработана для эффективной интеграции функций защиты в чат-модель. Она использует тот же метод вложения и токенизатор как для чат-модели C, так и для защитной модели G. Ключевая инновация заключается в том, что G использует иной вектор признаков f’, с адаптерами LoRA, прикрепленными к f, а также использует отдельную выходную голову hguard для классификации по категориям вредности.

LoRA-Guard обучается через контролируемую настройку f’ и hguard на размеченных наборах данных, сохраняя параметры чат-модели замороженными. Этот подход использует существующие знания чат-модели, одновременно обучаясь эффективно обнаруживать вредный контент.

LoRA-Guard продемонстрировал исключительную производительность на нескольких наборах данных. На ToxicChat он превосходит базовые показатели AUPRC, используя значительно меньше параметров – до 1500 раз меньше, чем у полностью настроенных моделей.

Если вам интересно наше изучение, вы полюбите нашу рассылку.

“`

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

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…