Jailbroken: How Does LLM Safety Training Fail?
Wei et al., 2023
Статья
Начнем с еще июльской статьи исследователей из Беркли, где они задаются вопросом, а почему вообще джейлбрейки для LLM, которые прошли все этапы элайнмента, возможны. Они смотрят на существовавшие тогда на разных ресурсах, типа jailbreakchat[.]com in-the-wild-джейлбрейки и категоризируют их как эксплуатирующие две проблемы элайнмента:
1. Противоречивые цели (competing objectives): возникновение конфликта между целью изначального претрейна и instruction-файнтюнинга с одной стороны и элайнмента с другой. Например, если попросить у модели выполнить недопустимое действие и одновременно попросить начать ответ с «Конечно, вот как выполнить :», то если модель начнет ответ с этого префикса (атака называется prefix injection), то дальше задача претрейна (собственно, языковое моделирование) входит в конфликт с элайнментом, так как сложно представить достаточно вероятное продолжение этой фразы, которое будет безопасным. Другим вариантом эксплуатации будет «подавление отказа» (refusal suppression), например, требование в инструкции не использовать слова «извините», «не могу» и так далее.
2. Недостаточное обобщение (mismatched generalization): недостаток элайнмента в домене, в котором модель способна работать. В примере – один из моих любимых трюков: использование команд в base64. Оказывается, большие чат-боты типа ChatGPT очень хорошо умеют понимать небольшие куски текста, закодированные в base64, однако едва ли их обучали отказываться от команд, представленных именно в таком виде. Есть и другие способы обфускации, например, с помощью экзотических языков.
Wei et al., 2023
Статья
Начнем с еще июльской статьи исследователей из Беркли, где они задаются вопросом, а почему вообще джейлбрейки для LLM, которые прошли все этапы элайнмента, возможны. Они смотрят на существовавшие тогда на разных ресурсах, типа jailbreakchat[.]com in-the-wild-джейлбрейки и категоризируют их как эксплуатирующие две проблемы элайнмента:
1. Противоречивые цели (competing objectives): возникновение конфликта между целью изначального претрейна и instruction-файнтюнинга с одной стороны и элайнмента с другой. Например, если попросить у модели выполнить недопустимое действие и одновременно попросить начать ответ с «Конечно, вот как выполнить :», то если модель начнет ответ с этого префикса (атака называется prefix injection), то дальше задача претрейна (собственно, языковое моделирование) входит в конфликт с элайнментом, так как сложно представить достаточно вероятное продолжение этой фразы, которое будет безопасным. Другим вариантом эксплуатации будет «подавление отказа» (refusal suppression), например, требование в инструкции не использовать слова «извините», «не могу» и так далее.
2. Недостаточное обобщение (mismatched generalization): недостаток элайнмента в домене, в котором модель способна работать. В примере – один из моих любимых трюков: использование команд в base64. Оказывается, большие чат-боты типа ChatGPT очень хорошо умеют понимать небольшие куски текста, закодированные в base64, однако едва ли их обучали отказываться от команд, представленных именно в таком виде. Есть и другие способы обфускации, например, с помощью экзотических языков.