Eine einfache Methode, um Sprachmodelle zu schützen

Das Papier stellt eine neue Methode vor, um grosse Sprachmodelle (LLMs) vor Angriffen zu schützen, die versuchen, sie dazu zu bringen, Schädliche Ausgaben zu erzeugen. Dieser Ansatz nutzt die Selbstevaluation, bei der Modelle ihre eigenen Eingaben und Ausgaben bewerten, ohne dass zusätzliches Training nötig ist. Das ist günstiger und einfacher als andere Methoden, die eine Anpassung der Modelle erfordern.

Das Hauptziel ist es, die Erfolgsquote von Angriffen auf sowohl Open-Source- als auch Closed-Source-LLMs zu senken. Die Studie zeigt, dass die Selbstevaluationsmethode die Erfolgsraten von Angriffen effektiver reduziert als bestehende Tools wie Llama-Guard2 und verschiedene Content-Moderation-APIs.

Die Autoren diskutieren, wie LLMs trainiert werden, um schädliche Ausgaben zu vermeiden, aber einige Angriffe schaffen es trotzdem, diese Verteidigungen zu umgehen. Ihre Methode beinhaltet die Einführung eines Kontrollpunkts, an dem ein anderes Modell die Sicherheit der Eingabe und Ausgabe überprüft, was schädliche Anfragen erkennen und unsichere Antworten verhindern kann.

Die Forschung umfasst Tests in verschiedenen Szenarien, zum Beispiel, ob der Evaluator selbst Angriffen standhalten kann. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Evaluator zwar angegriffen werden kann, die Verteidigung jedoch effektiv bleibt und einen besseren Schutz bietet als Modelle ohne diese.

Die Studie konzentriert sich speziell darauf, wie schädliche Anweisungen Bewertet werden können, indem sie eine Reihe von klar definierten schädlichen Beispielen für Tests verwenden. Sie untersuchen auch, wie gut ihre Verteidigung gegen verschiedene Arten von Angriffen funktioniert, wie solche, die unerwünschten Text zu den Eingaben hinzufügen.

Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Selbstevaluation ein starkes und praktisches Verteidigungsmechanismus ist, um LLMs vor der Erzeugung von schädlichem Inhalt zu schützen, selbst wenn Angriffe auftreten. Die Technik wird für ihre Einfachheit und Effektivität gelobt und stellt einen wertvollen Beitrag zur Gewährleistung der Sicherheit bei der Bereitstellung von LLMs dar.