«`html
Большие языковые модели (LLM) и их безопасность
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали выдающуюся профессиональную компетентность в задачах генерации языка. Однако их процесс обучения, включающий неконтролируемое обучение на обширных наборах данных, за которым следует контролируемая настройка, представляет существенные вызовы. Основная проблема заключается в природе наборов данных для предварительного обучения, таких как Common Crawl, которые часто содержат нежелательный контент. В результате LLM непреднамеренно приобретают способность генерировать оскорбительный язык и потенциально вредные советы. Эта непреднамеренная способность представляет серьезный риск безопасности, поскольку эти модели могут производить последовательные ответы на ввод пользователя без должной фильтрации контента. Основной задачей для исследователей является разработка методов поддержания возможностей генерации языка LLM, эффективно смягчая производство небезопасного или неэтичного контента.
Решения для обеспечения безопасности LLM
Существующие попытки преодолеть проблемы безопасности в LLM в основном сосредоточены на двух подходах: настройке безопасности и внедрении ограждений. Настройка безопасности направлена на оптимизацию моделей для реагирования в соответствии с человеческими ценностями и соображениями безопасности. Однако эти чат-модели остаются уязвимыми для атак «выхода из тюрьмы», которые используют различные стратегии для обхода мер безопасности. Для преодоления этих уязвимостей исследователи разработали ограждения для мониторинга обменов между чат-моделями и пользователями. Одним из заметных подходов является использование модельных ограждений, отдельных от самих чат-моделей. Эти ограждающие модели предназначены для выявления вредного контента и служат важной составляющей стеков безопасности ИИ в развернутых системах.
Инновационное решение LoRA-Guard
Исследователи Samsung R&D Institute представляют LoRA-Guard, инновационную систему, интегрирующую чат- и ограждающие модели, решающую проблемы эффективности безопасности LLM. Она использует низкоранговый адаптер на основе трансформатора чат-модели для обнаружения вредного контента. Система работает в двойном режиме: активируя параметры LoRA для ограждения с классификационной головкой и деактивируя их для нормальных функций чата. Этот подход значительно снижает нагрузку параметров на 100-1000 раз по сравнению с предыдущими методами, что делает развертывание возможным в ресурсоемких средах. LoRA-Guard была оценена на различных наборах данных, включая сценарии нулевого примера, и ее модельные веса были опубликованы для поддержки дальнейших исследований.
LoRA-Guard представляет собой значительный прорыв в модерированных разговорных системах, снижая нагрузку параметров ограждения на 100-1000 раз, сохраняя или улучшая производительность. Его двойной дизайн позволяет предотвратить катастрофическое забывание во время настройки, что является распространенной проблемой в других подходах. Путем значительного сокращения времени обучения, времени вывода и требований к памяти LoRA-Guard становится ключевым развитием для реализации надежной модерации контента в ресурсоемких средах. По мере того как LLM на устройствах становятся все более распространенными, LoRA-Guard прокладывает путь для более безопасного взаимодействия с ИИ в широком диапазоне приложений и устройств.
Подробнее о статье можно узнать здесь. Все заслуги за это исследование принадлежат его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с более чем 46 тысячами участников.
«`
