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Mejora de los resultados de LLM contra ataques de jailbreak con la integración de modelos expertos
Created by
Haebom
Autor
Tatia Tsmindashvili, Ana Kolkhidashvili, Dachi Kurtskhalia, Nino Maghlakelidze, Elene Mekvabishvili, Guram Dentoshvili, Orkhan Shamilov, Zaal Gachechiladze, Steven Saporta, David Dachi Choladze
Describir
Este artículo presenta un enfoque novedoso para abordar las vulnerabilidades de seguridad, en particular el jailbreak y la inyección de prompts, que surgen al utilizar modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en entornos de producción. Destacamos las limitaciones de los enfoques actuales de ajuste fino y API, y presentamos Archias, un modelo experto específico de dominio. Archias clasifica las consultas de los usuarios en varias categorías (específicas de dominio, maliciosas, con inyección de precio, con inyección de prompts y fuera de dominio) e integra estos resultados en los prompts del LLM para generar respuestas más adecuadas. Validamos nuestro enfoque mediante la creación de un conjunto de datos de referencia centrado en la industria automotriz y contribuimos al avance de la investigación al ponerlo a disposición del público.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se presentan medidas de mejora de la seguridad de LLM específicas del dominio: Respuesta efectiva a amenazas de seguridad específicas del dominio a través de Archias.
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Mejorar la comprensión de la intención del usuario y generar respuestas apropiadas: aprovechar los resultados de clasificación de Archias para mejorar la precisión y la seguridad de la respuesta de LLM.
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Demostración de la utilidad de los modelos a pequeña escala: el pequeño tamaño de Archias permite una fácil personalización para una variedad de industrias y propósitos.
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Publicación de conjuntos de datos de referencia de la industria automotriz: contribución al progreso de la investigación y el desarrollo.
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Limitations:
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Dado que este modelo está especializado en la industria automotriz, es necesario verificar su generalización a otros dominios.
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El rendimiento de Archias puede depender del LLM y del conjunto de datos utilizados.
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Se necesitan actualizaciones y mejoras continuas para abordar nuevas técnicas de jailbreak y ataques de inyección rápida.
