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        微調(diào)和量化竟會增加越獄風(fēng)險!Mistral、Llama等無一幸免

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 新智元
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        微調(diào)和量化竟會增加越獄風(fēng)險!Mistral、Llama等無一幸免

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        原標(biāo)題:微調(diào)和量化竟會增加越獄風(fēng)險!Mistral、Llama等無一幸免
        關(guān)鍵字:模型,提示,護(hù)欄,研究人員,算法
        文章來源:新智元
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):6735字

        內(nèi)容摘要:


        新智元報道編輯:alan
        【新智元導(dǎo)讀】大模型的安全漏洞又填一筆!最新研究表明,對任何下游任務(wù)進(jìn)行微調(diào)和量化都可能會影響LLM的安全性,即使本身并沒有惡意。大模型又又又被曝出安全問題!
        近日,來自Enkrypt AI的研究人員發(fā)表了令人震驚的研究成果:量化和微調(diào)竟然也能降低大模型的安全性!
        論文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.04392.pdf
        在作者的實(shí)際測試中,Mistral、Llama等基礎(chǔ)模型包括它們微調(diào)版本,無一幸免。
        在經(jīng)過了量化或者微調(diào)之后,LLM被越獄(Jailbreak)的風(fēng)險大大增加。
        ——LLM:我效果驚艷,我無所不能,我千瘡百孔……
        也許,未來很長一段時間內(nèi),在大模型各種漏洞上的攻防戰(zhàn)爭是停不下來了。
        由于原理上的問題,AI模型天然兼具魯棒性和脆弱性,在巨量的參數(shù)和計算中,有些無關(guān)緊要,但又有一小部分至關(guān)重要。
        從某種程度上講,大模型遇到的安全問題,與CNN時代一脈相承,
        利用特殊提示、特殊字符誘導(dǎo)LLM產(chǎn)生有毒輸出,包括之前報道過的,利用LLM長上下文特性,使用多輪對話越獄的方法,都可以稱為:對抗性攻擊。
        對抗性攻擊在CN


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        文章來源:新智元
        作者微信:AI_era
        作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展,關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對人類社會與文明進(jìn)化的影響,領(lǐng)航中國新智能時代。

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