«`html
Исследование Meta AI: CyberSecEval 2
Большие языковые модели (LLM) все чаще используются, что создает новые кибербезопасностные риски. Эти риски возникают из их основных характеристик: увеличенная способность генерации кода, увеличенное применение для генерации кода в реальном времени, автоматизированное выполнение внутри интерпретаторов кода и интеграция в приложения, обрабатывающие ненадежные данные. Это требует надежного механизма для оценки кибербезопасности.
Практические решения и ценность
Для оценки безопасности LLM были разработаны открытые бенчмарки и критерии оценки. CYBERSECEVAL 2 представляет собой комплексный набор тестов для оценки кибербезопасности LLM. Он включает в себя тесты на внедрение запросов, оценку соответствия LLM инструкциям, создание эксплойтов на различных языках программирования и оценку способности LLM обрабатывать кибератаки.
Результаты тестов показали, что LLM имеют ограничения в области кибербезопасности, что подчеркивает необходимость улучшения мер безопасности. Оценка False Refusal Rate (FRR) позволяет количественно измерить компромисс между безопасностью и полезностью, выявляя способность LLM отклонять вредные запросы, сохраняя при этом возможность обработки безопасных.
Использование ИИ в маркетинге позволяет улучшить взаимодействие с клиентами, автоматизировать процессы и оптимизировать рекламные кампании. Выбор подходящих ИИ-решений, тестирование и постепенное внедрение помогут достичь желаемых маркетинговых целей.
Если вам нужна помощь в выборе и внедрении ИИ-решений в маркетинговую стратегию, свяжитесь с нами через наш Telegram канал.
Познакомьтесь с нашим ИИ-ассистентом для продаж на sailes.ru, который автоматически обрабатывает запросы клиентов, создает маркетинговый контент и уменьшает нагрузку на вашу команду.
«`
