LLM Red teaming

Быстрый рост больших языковых моделей (LLM) представляет значительные проблемы конфиденциальности, безопасности и этики. Хотя многие исследования предлагали методы защиты систем LLM от неправомерного использования злоумышленниками, исследователи недавно дополнили эти усилия наступательным подходом, который включает red teaming, т. е. упреждающую атаку на LLM с целью выявления их уязвимостей. В этой статье представлен краткий и практический обзор литературы по red teaming LLM, структурированный таким образом, чтобы описать многокомпонентную систему от начала до конца. Чтобы мотивировать red teaming, мы изучаем первоначальные потребности в безопасности некоторых высокопоставленных LLM, а затем углубляемся в различные компоненты системы red teaming, а также программные пакеты для их реализации. Мы рассматриваем различные методы атак, стратегии для оценки успешности атак, метрики для оценки результатов эксперимента, а также множество других соображений. Наш опрос будет полезен любому читателю, который хочет быстро получить представление об основных концепциях Red Teaming для собственного использования в практических приложениях. - Building Safe GenAI Applications: An End-to-End Overview of Red Teaming for Large Language Models

См. также другие публикации по теме AI Red Team