Глубокая настройка безопасности в больших языковых моделях (LLM)
Стратегии выравнивания искусственного интеллекта (ИИ) критически важны для обеспечения безопасности больших языковых моделей (LLM). Эти техники часто комбинируют оптимизацию на основе предпочтений, такие как прямая оптимизация предпочтений (DPO) и обучение с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF), с контролируемой тонкой настройкой (SFT). Путем модификации моделей для избегания взаимодействия с опасными входными данными эти стратегии стремятся уменьшить вероятность создания вредного материала.
Предыдущие исследования показали, что эти техники выравнивания уязвимы к нескольким слабостям. Например, оптимизированные атаки, небольшие изменения тонкой настройки или изменение параметров декодирования модели все еще могут обмануть выровненные модели, чтобы отвечать на зловредные запросы.
В недавнем исследовании команда исследователей из Принстонского университета и Google DeepMind выявила основной недостаток существующего выравнивания безопасности, который делает модели особенно уязвимыми для относительно простых атак. Часто выравнивание влияет только на начальные токены модели, что известно как поверхностное выравнивание безопасности. Весь сгенерированный вывод может уйти в опасную зону, если начальные выходные токены модели изменяются, чтобы отклониться от безопасных ответов.
Исследование показало, что начальные токены выходов выровненных и невыровненных моделей показывают основное различие в поведении безопасности. Эффективность некоторых атак, которые направлены на начало разрушительных траекторий, может быть объяснена этим поверхностным выравниванием. Например, начальные токены разрушительной реакции часто радикально изменяются атаками суффиксов и тонкой настройки.
Исследование продемонстрировало, как выравнивание модели может быть обращено путем простой замены этих начальных токенов, подчеркивая, почему даже небольшие изменения модели могут поставить ее под угрозу. Команда предложила использовать техники выравнивания в будущем, чтобы расширить их воздействие на вывод. Это представляет собой технику аугментации данных, которая использует данные выравнивания безопасности для обучения моделей с вредными ответами, которые в конечном итоге становятся безопасными отказами.
Этот метод стремится увеличить разрыв между выровненными и невыровненными моделями на более глубоких уровнях токенов и улучшить устойчивость против широко используемых атак. Для смягчения атак тонкой настройки исследование предложило ограниченную цель оптимизации, сосредоточенную на избегании существенных изменений вероятностей начальных токенов. Этот подход показывает, насколько поверхностны текущие модельные выравнивания и предлагает возможную защиту от атак тонкой настройки.
В заключение, данное исследование представляет идею поверхностного versus глубокого выравнивания безопасности, демонстрируя, насколько передовые подходы относительно поверхностны и приводят к известным атакам. Это исследование представляет предварительные подходы к устранению этих проблем. Команда предложила будущие исследования для изучения техник, обеспечивающих расширение выравнивания безопасности за пределы только нескольких токенов.
Посмотрите статью и проект. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 44k+ ML SubReddit
Наша недавняя статья показывает:
- Текущее выравнивание безопасности LLM ограничивается только несколькими токенами.
- Углубление выравнивания безопасности может сделать его более устойчивым против нескольких атак.
- Защита начальных позиций токенов может сделать выравнивание более устойчивым против атак тонкой настройки.
— Xiangyu Qi (@xiangyuqi_pton) June 8, 2024
Глубокое выравнивание безопасности в больших языковых моделях (LLM)
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте глубокое выравнивание безопасности в больших языковых моделях (LLM).
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
