如何“越狱”大语言模型

共计 781 个字符，预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。

关于如何“越狱”大语言模型（LLMs），即通过特定的策略来绕过这些模型的安全限制，使其生成有害的内容。这里的“越狱”并不是指手机或电脑的越狱，而是指在人工智能领域中，通过技术手段使模型产生原本被设计为禁止的输出。

GitHub 地址：https://github.com/XuandongZhao/weak-to-strong

主要特点：

1. 弱到强的越狱策略 ：论文提出了一种新的越狱方法，它不需要对模型进行复杂的修改或大量计算，只需要利用一个小型的、不安全的模型（弱模型）来引导一个大型的、原本安全的模型（强模型）产生有害的输出。
2. 单次前向传递 ：这种越狱攻击只需要对大型模型进行一次前向传递（即模型生成输出的过程），这大大减少了计算成本和时间。
3. 跨模型攻击 ：攻击者可以利用一个小型的不安全模型来影响大型模型的生成过程，这种攻击方式在多种不同的模型上都表现出了有效性。

工作原理：

• 利用分布差异 ：论文观察到，即使是经过安全对齐的 LLMs，在生成有害内容时，其初始生成的分布与未对齐的模型（越狱模型）有显著差异。这种差异主要出现在生成过程的初始阶段。
• 引导生成 ：通过调整大型模型的生成概率分布，使其更倾向于生成有害内容。这是通过将小型不安全模型的预测与大型安全模型的预测相结合，然后放大不安全模型的影响来实现的。

具体应用场景：

• 安全测试 ：这种越狱攻击可以用于测试和评估大型语言模型的安全性能，帮助开发者发现并修复潜在的安全漏洞。
• 防御策略开发 ：通过了解这种攻击方法，研究人员可以开发出更有效的防御策略，比如通过调整模型的对齐方式或生成策略来抵御此类攻击。
• 政策制定 ：政府和监管机构可以利用这些研究成果来制定更严格的人工智能使用政策，以防止技术被用于有害目的。

总的来说，这篇论文揭示了大型语言模型在安全对齐方面的脆弱性，并提出了一种新的攻击方法，这对于人工智能领域的安全研究和实践具有重要意义。