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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 propone un modelo experto específico de dominio, Archias, para abordar las amenazas de seguridad (ataques de jailbreak e inyección de prompts) que surgen al utilizar modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en entornos de producción. Archias clasifica las consultas de los usuarios en varias categorías, como preguntas dentro del dominio, preguntas maliciosas, inserción de precios, inserción de prompts y preguntas fuera del dominio, e integra los resultados en los prompts del LLM para generar respuestas. Los experimentos se realizaron principalmente en la industria automotriz, y Archias se puede personalizar y ajustar para diversos sectores gracias a su pequeño tamaño. Además, se publica un conjunto de datos de referencia.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Presentamos un enfoque novedoso para mitigar las vulnerabilidades de seguridad en LLM aprovechando modelos expertos específicos del dominio.
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Contribuir al avance de la investigación mediante la publicación de conjuntos de datos de referencia para la industria automotriz.
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El pequeño tamaño y la flexibilidad de Archias lo hacen ideal para una amplia gama de aplicaciones industriales.
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Ingeniería rápida y soluciones prácticas del LLM para mejorar la seguridad.
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Limitations:
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Dado que este modelo está actualmente especializado en la industria automotriz, se necesita más investigación sobre su generalización a otras industrias.
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El rendimiento de Archias puede depender de la calidad del LLM y de los conjuntos de datos de referencia utilizados.
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Se necesita una respuesta a largo plazo a las técnicas de jailbreak en constante evolución.
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Es necesario considerar más a fondo el tamaño y la diversidad del conjunto de datos de referencia presentado.
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