Гибкая методология разработки защитных механизмов для крупных языковых моделей: применение к обнаружению офф-топик запросов

В последние годы крупные языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью многих отраслей, от автоматизации документации до создания отчетов и управления рабочими процессами. Однако, несмотря на их мощь, эти модели подвержены риску злоупотребления, когда пользователи пытаются использовать их для выполнения задач, выходящих за рамки их предназначения. В этом контексте, разработка эффективных защитных механизмов или "guardrails" становится критически важной задачей.

LLM, такие как GPT-4o, Gemini 1.5 и Llama 3, демонстрируют впечатляющие способности к обработке естественного языка, но они также могут быть использованы не по назначению. Например, пользователь может попытаться заставить модель, предназначенную для предоставления юридической консультации, генерировать код на Python. Такие запросы, которые мы называем "офф-топик", могут привести к нежелательным результатам, даже если они не являются явно вредоносными.

Текущие проблемы с защитными механизмами

Существующие методы защиты часто полагаются на курированные примеры или специализированные классификаторы, которые требуют большого количества реальных данных для обучения. Однако в фазе предварительного производства такие данные обычно недоступны, что делает разработку надежных защитных механизмов сложной задачей. Кроме того, эти методы страдают от высокого уровня ложных срабатываний и ограниченной адаптации к новым типам злоупотреблений.

Методология

В этом исследовании мы предлагаем гибкую, не требующую данных методологию разработки защитных механизмов для LLM, которая решает вышеуказанные проблемы. Наш подход включает следующие шаги:

1. Качественный анализ проблемы и идентификация крайних случаев: Мы начинаем с тщательного анализа предполагаемого злоупотребления или проблемы безопасности, определяя границы допустимых и недопустимых входных и выходных данных.

2. Генерация синтетических данных с помощью LLM: Используя LLM, мы генерируем разнообразные примеры запросов, которые могут быть как релевантными, так и не релевантными по отношению к заданному системному запросу. Это позволяет нам создать синтетический набор данных для обучения и тестирования наших защитных механизмов.

3. Обучение модели: С использованием синтетических данных, мы обучаем классификатор для обнаружения нежелательных запросов. В нашем случае, это задача классификации текста, где модель определяет, является ли запрос офф-топик или нет.

Применение к обнаружению офф-топик запросов

Мы применили эту методологию к проблеме обнаружения офф-топик запросов, где:

• Формулировка проблемы: Мы определяем офф-топик запросы как те, которые не соответствуют заданному системному запросу. Это бинарная классификационная задача, где целью является максимизация метрик классификации, таких как PR-AUC или F1.

• Генерация данных: Мы использовали GPT-4o для создания более 2 миллионов пар системных и пользовательских запросов, обеспечивая разнообразие через изменение длины запросов, использование случайных слов и примеров из реальной жизни.

• Моделирование: Мы экспериментировали с двумя подходами:

  • Fine-Tuned Bi-Encoder Classifier: Использование легковесной модели встраивания с поддержкой длинного контекста, где системный и пользовательский запросы обрабатываются отдельно, а затем объединяются для классификации.
  • Fine-Tuned Cross-Encoder Classifier: Использование модели, которая напрямую обрабатывает объединенный текст системного и пользовательского запросов.

Эксперименты и результаты

Мы оценили наши модели на синтетическом наборе данных и на внешних наборах данных, включая JailbreakBench, HarmBench и TrustLLM. Наши результаты показали:

• Превосходство над базовыми методами: Наши тонко настроенные модели превзошли все базовые методы, включая косинусное сходство, KNN, и даже нулевые классификаторы, в точности и полноте.
• Генерализация: Наши модели также эффективно обобщались на другие категории злоупотреблений, такие как вредоносные и jailbreak запросы, демонстрируя их универсальность.

Ограничения и соображения при развертывании

• Смещение синтетических данных: Модели обучены на данных, сгенерированных LLM, что может ввести смещение, влияющее на их производительность в реальных условиях.
• Контекст и язык: Эффективность моделей может снижаться при работе с запросами на других языках или в различных культурных контекстах.

Заключение

Предложенная методология позволяет разработать эффективные защитные механизмы для LLM без необходимости в обширных реальных данных. Это особенно ценно на этапе предварительного производства, когда такие данные недоступны. Мы также внесли вклад в сообщество, предоставив в открытый доступ как синтетический набор данных, так и модели для обнаружения офф-топик запросов, что может способствовать дальнейшему развитию в области безопасности и соответствия LLM.

Таким образом, наша работа не только предлагает новый подход к разработке защитных механизмов, но и открывает путь для более безопасного и надежного использования крупных языковых моделей в различных приложениях.