エンゴージョチャレンジ：言語モデルをぶっ壊す

Engorgioは言語モデルを悪用して、サービスの信頼性やパフォーマンスについての懸念を引き起こしてるよ。

Jianshuo Dong, Ziyuan Zhang, Qingjie Zhang, Han Qiu, Tianwei Zhang, Hao Wang, Hewu Li, Qi Li, Chao Zhang, Ke Xu

Jan 25, 2025 ― 1 分で読む

言語モデルって何？
エンゴルジオの台頭
エンゴルジオの仕組み
実用的な応用
エンゴルジオのテスト
現代の言語モデルの課題
現実世界への影響
防御機構
エンゴルジオの意外な利点
結論
エンゴルジオと言語モデルに関するFAQ
エンゴルジオって何？
それは言語モデルにどう影響するの？
言語モデルはエンゴルジオに対して防御できる？
エンゴルジオはユーザーにどんな影響を与える？
エンゴルジオは言語モデルの改善につながる？
これからの展望
オリジナルソース
参照リンク

人工知能の世界では、言語モデルが大きな進歩を遂げていて、機械が人間のようなテキストを理解したり生成したりできるようになった。でも、この進歩には新たな課題や脆弱性も伴うんだ。その脆弱性の一つが「エンゴルジオ」っていう技術で、これは言語モデルの弱点を突くために、機械に過剰な出力を生成させるようなプロンプトを作ることを目的としてる。この論文では、エンゴルジオの複雑さとそれが言語モデルサービスに与える影響を探っていくよ。

言語モデルって何？

言語モデルは、テキストを理解して生成するために特化したシステムなんだ。膨大なデータでトレーニングされていて、過去に見た内容に基づいて文の次の単語を予測することができる。まるでいつでも話したがるおしゃべりなオウムみたいな感じだね。

エンゴルジオの台頭

エンゴルジオは、言語モデルの計算コストを増やすために開発された方法だよ。特定のプロンプト、つまり「エンゴルジオプロンプト」を作ることで、攻撃者は言語モデルに長く長く回答させることができる。回答が長くなるほど、システムはより多くのリソースを使うことになり、全ユーザーにとってサービスが中断される可能性がある。友達に話をしてもらうのに、ずっと話し続けるみたいな感じだね！

エンゴルジオの仕組み

エンゴルジオの基本は、主に二つの戦略に焦点を当てているよ：

パラメータの追跡：エンゴルジオは、言語モデルがどのように応答を予測しているかを監視する。これを理解することで、モデルの通常の流れを妨害するプロンプトを設計できるんだ。
特別な損失関数：この技術は、エンドオブシーケンストークンを予測する可能性を最小限に抑えるための特定のルールを使用している。これは重要で、こんなトークンが生成されるとモデルが出力を止めちゃうから、エンゴルジオはそれを避けようとしてる。

実用的な応用

エンゴルジオ技術は難しそうに聞こえるけど、実際の影響は簡単だよ。例えば、レストランのような共有サービス環境では、一人のお客さんが食べきれないほどの料理を頼み続けると、他の人へのサービスに影響が出るよね。同じように、エンゴルジオプロンプトを使うと、言語モデルサービスが遅くなって、サクッと返事が欲しい普通のユーザーがフラストレーションを感じることになるんだ。

エンゴルジオのテスト

エンゴルジオの効果を証明するために、さまざまなサイズの言語モデルで広範なテストが実施された。その結果、エンゴルジオプロンプトがかなり長い出力を引き起こすことができることがわかって、技術の正常なサービスを妨げる能力が証明されたよ。

現代の言語モデルの課題

現代の言語モデルはますます高度化している。さまざまな入力に効率よく対応できるように設計されてるんだ。でも、エンゴルジオプロンプトは、特に彼らの弱点を突くように調整されている。これはサービスプロバイダーにとって大きな課題で、彼らのモデルがこうした攻撃に対して頑丈であることを確保しなきゃいけない。

現実世界への影響

エンゴルジオの影響はサービスプロバイダーにとって深刻だよ。エンゴルジオプロンプトを使った少数の攻撃でも、遅延が増加したりスループットが低下したりして、普通のユーザーは返事を待たされたり、サービスが低下したりする可能性がある。これは、コーヒーショップで一人の遅いお客さんが全体の列を止めてしまうようなもの。

防御機構

エンゴルジオ技術は深刻な脅威だけど、サービスプロバイダーが実施できる可能性のある防御策もある。例えば、出力の長さを監視したり、異常検出システムを使ったりすることだね。でも、これらの防御策は完全ではなく、それぞれ独自の課題もある。

エンゴルジオの意外な利点

面白いことに、エンゴルジオの背後にある考え方は、将来的に言語モデルの改善につながるかもしれない。これらのモデルが過剰な出力を止めるのに苦労しているのを認識することで、開発者たちは彼らの応答をうまく管理する方法に取り組むことができるんだ。まるでおしゃべりな友達に話をやめるタイミングを教えるみたいにね。

結論

エンゴルジオは、言語モデルとそのサービスプロバイダーにとって大きな課題を象徴している。脆弱性を暴く一方で、より洗練された頑丈なシステムを生み出すことを促しているんだ。技術が進化し続ける限り、その弱点と強みを理解することも進化し続ける必要があるよ。

エンゴルジオと言語モデルに関するFAQ

エンゴルジオって何？

エンゴルジオは、言語モデルに過剰に長い応答を生成させるためのプロンプトを作る方法だよ。

それは言語モデルにどう影響するの？

長い出力を引き起こすことで、エンゴルジオは言語モデルの計算負荷を増やし、他のユーザーのサービスを遅くする可能性があるんだ。

言語モデルはエンゴルジオに対して防御できる？

うん、防御策はあって、出力の長さを監視したり異常検出システムを使ったりするけど、完全ではないよ。

エンゴルジオはユーザーにどんな影響を与える？

ユーザーは、エンゴルジオプロンプトによる過剰なリソース消費のために、待ち時間が長くなったりサービスの質が低下したりする可能性があるんだ。

エンゴルジオは言語モデルの改善につながる？

うん、脆弱性を暴くことで、エンゴルジオは将来的に開発者がより効率的で頑丈な言語モデルを作ることを促すかもしれないよ。

これからの展望

人工知能の分野が成長する中で、エンゴルジオのような技術の複雑さを理解することは重要だよ。脅威をもたらす一方で、革新や最適化の扉を開くものでもあるから、言語モデル技術のより良い未来に向けて注目していこう！

オリジナルソース

タイトル: An Engorgio Prompt Makes Large Language Model Babble on

概要: Auto-regressive large language models (LLMs) have yielded impressive performance in many real-world tasks. However, the new paradigm of these LLMs also exposes novel threats. In this paper, we explore their vulnerability to inference cost attacks, where a malicious user crafts Engorgio prompts to intentionally increase the computation cost and latency of the inference process. We design Engorgio, a novel methodology, to efficiently generate adversarial Engorgio prompts to affect the target LLM's service availability. Engorgio has the following two technical contributions. (1) We employ a parameterized distribution to track LLMs' prediction trajectory. (2) Targeting the auto-regressive nature of LLMs' inference process, we propose novel loss functions to stably suppress the appearance of the token, whose occurrence will interrupt the LLM's generation process. We conduct extensive experiments on 13 open-sourced LLMs with parameters ranging from 125M to 30B. The results show that Engorgio prompts can successfully induce LLMs to generate abnormally long outputs (i.e., roughly 2-13$\times$ longer to reach 90%+ of the output length limit) in a white-box scenario and our real-world experiment demonstrates Engergio's threat to LLM service with limited computing resources. The code is accessible at https://github.com/jianshuod/Engorgio-prompt.

著者: Jianshuo Dong, Ziyuan Zhang, Qingjie Zhang, Han Qiu, Tianwei Zhang, Hao Wang, Hewu Li, Qi Li, Chao Zhang, Ke Xu