Обеспечение безопасности больших языковых моделей (LLM)
Обеспечение безопасности больших языковых моделей (LLM) стало насущной проблемой в океане огромного количества существующих LLM, обслуживающих множество областей. Несмотря на использование методов обучения, таких как обучение с подкреплением от обратной связи человека (RLHF) и разработку защитных механизмов во время вывода, множество атак продемонстрировали способность обойти эти защиты. Это привело к всплеску исследований, направленных на разработку надежных механизмов защиты и методов обнаружения вредных результатов. Однако существующие подходы сталкиваются с несколькими проблемами. Некоторые полагаются на вычислительно затратные алгоритмы, другие требуют тонкой настройки моделей, а некоторые зависят от собственных API, таких как сервис модерации контента OpenAI. Эти ограничения подчеркивают необходимость более эффективных и доступных решений для повышения безопасности и надежности выводов LLM.
Практические решения и ценность
Исследователи предприняли различные попытки решить проблемы обеспечения безопасности выводов LLM и обнаружения вредного контента. Эти усилия охватывают несколько областей, включая классификацию вредного текста, атаки, защиту LLM и методы самооценки.
В области классификации вредного текста подходы варьируются от традиционных методов, использующих специально обученные модели, до более новых техник, использующих способности LLM следовать инструкциям. Атаки также были широко изучены, и методы, такие как универсальные передающие атаки, DAN и AutoDAN, выявились как значительные угрозы. Открытие “токенов-дефектов” дополнительно подчеркнуло уязвимости LLM.
Для противодействия этим угрозам исследователи разработали различные механизмы защиты. Они включают тонко настроенные модели, такие как Llama-Guard и LlamaGuard 2, которые действуют как защитные ограждения для входных и выходных данных модели. Другие предложенные защиты включают методы фильтрации, защитные ограждения во время вывода и методы сглаживания. Также самооценка показала свою эффективность в улучшении производительности модели по различным аспектам, включая выявление вредного контента.
Исследователи из Национального университета Сингапура предлагают надежную защиту от атак на LLM с использованием самооценки. Этот метод использует предварительно обученные модели для оценки входных и выходных данных генеративной модели, устраняя необходимость тонкой настройки и снижая затраты на внедрение. Подход значительно снижает уровень успешности атак как на открытые, так и на закрытые LLM, превосходя Llama-Guard2 и обычные API модерации контента. Комплексный анализ, включая попытки атаковать оценщика в различных ситуациях, демонстрирует превосходную устойчивость метода по сравнению с существующими техниками. Эта инновационная стратегия является значительным прорывом в повышении безопасности LLM без вычислительной нагрузки тонкой настройки модели.
Данное исследование демонстрирует эффективность самооценки в качестве надежного механизма защиты для LLM от атак. Предварительно обученные LLM проявляют высокую точность в выявлении атакованных входных и выходных данных, что делает этот подход мощным и легким в реализации. Несмотря на возможные атаки на эту защиту, самооценка остается самой надежной текущей защитой от небезопасных входов, даже под атакой. Важно отметить, что она поддерживает производительность модели без увеличения уязвимости. В отличие от существующих защит, таких как Llama-Guard и API защиты, которые терпят неудачу при классификации образцов с атакующими суффиксами, самооценка остается устойчивой. Простота внедрения, совместимость с малыми, недорогими моделями и сильные защитные возможности делают ее значительным вкладом в повышение безопасности, надежности и соответствия LLM в практических приложениях.
