«`html
Глубокое выравнивание 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 человека (RLHF), с надзорной тонкой настройкой (SFT). Путем модификации моделей для избегания взаимодействия с опасными входами эти стратегии стремятся уменьшить вероятность создания вредного материала.
Уязвимости и решения
Предыдущие исследования показали, что эти техники выравнивания уязвимы перед несколькими слабостями. Например, оптимизированные атаки, небольшие изменения тонкой настройки или вмешательство в параметры декодирования модели все еще могут обмануть выровненные модели, отвечая на злонамеренные запросы. Поскольку выравнивание настолько важно и широко используется для обеспечения безопасности LLM, критически важно понять причины слабостей в процедурах безопасного выравнивания, которые сейчас используются, и предложить для них работоспособные решения.
В недавнем исследовании команда исследователей из Принстонского университета и Google DeepMind обнаружила основной недостаток существующего безопасного выравнивания, который делает модели особенно уязвимыми для относительно простых атак. Выравнивание часто влияет только на начальные токены модели, что известно как поверхностное безопасное выравнивание. Весь сгенерированный вывод может уйти в опасную зону, если начальные токены модели изменяются, чтобы отклониться от безопасных ответов.
Исследование показало, что начальные токены выводов выровненных и невыровненных моделей демонстрируют основное различие в безопасном поведении. Эффективность некоторых атак, которые направлены на начало разрушительных траекторий, можно объяснить этим поверхностным выравниванием. Например, начальные токены разрушительной реакции часто радикально изменяются атаками суффиксов и тонкой настройки.
Исследование продемонстрировало, как выравнивание модели может быть обращено, просто изменяя эти начальные токены, подчеркивая, почему даже небольшие изменения в 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 безопасного выравнивания для обучения моделей с вредными ответами, которые в конечном итоге становятся безопасными отказами.
Путем увеличения разрыва между выровненными и невыровненными моделями на более глубоких уровнях токенов этот метод стремится улучшить устойчивость против широко используемых атак. Для смягчения атак тонкой настройки исследование предложило ограниченную цель оптимизации, сосредоточенную на избегании значительных изменений в начальных вероятностях токенов. Этот подход показывает, насколько поверхностны текущие выравнивания моделей и предлагает возможную защиту от атак тонкой настройки.
Заключение
Это исследование представляет идею поверхностного против глубокого безопасного выравнивания, демонстрируя, как современные подходы относительно поверхностны и порождают ряд известных атак. Исследование предлагает предварительные подходы для смягчения этих проблем. Команда предложила будущие исследования для изучения техник, обеспечивающих расширение безопасного выравнивания за пределы только первых нескольких токенов.
Проверьте статью и проект. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш 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.
Недавнее исследование показывает:
- Текущее выравнивание безопасности LLM ограничивается всего несколькими токенами.
- Углубление безопасного выравнивания может сделать его более устойчивым против нескольких атак.
- Защита начальных позиций токенов может сделать выравнивание более устойчивым против атак тонкой настройки.
Пост опубликован на MarkTechPost.
Применение ИИ в продажах и маркетинге
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Deepening Safety Alignment in Large Language Models (LLMs).
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 Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI 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 AI Lab. Будущее уже здесь!
«`
