Как работает система ограничения рисков при использовании больших языковых моделей в чат-ботах?

Система ограничения рисков при использовании больших языковых моделей (LLM) в чат-ботах включает технические и организационные меры. hightech.fm

Некоторые технические меры:

• Санитизация входных данных. hightech.fm Пользовательские вводы фильтруют и проверяют на наличие потенциально опасных команд или фраз. hightech.fm
• Разделение контекста. hightech.fm Системные инструкции хранят отдельно от пользовательских данных, чтобы предотвратить доступ к ним через запросы. hightech.fm
• Использование «стоп-слов». hightech.fm Это списки запрещённых команд или фраз, которые модель не должна выполнять или раскрывать. hightech.fm
• Повышение устойчивости к атакам. hightech.fm Для этого используют методы обучения с подкреплением от обратной связи человека (RLHF). hightech.fm Модель учится распознавать и игнорировать попытки манипуляции. hightech.fm

Некоторые организационные меры:

• Контроль доступа. trends.rbc.ru hightech.fm Его реализуют на основе ролей, механизмов аутентификации и политик авторизации. trends.rbc.ru Это ограничивает риск несанкционированного использования API языковой модели. trends.rbc.ru
• Мониторинг и аудит взаимодействий с моделью. hightech.fm Такие меры помогают выявить аномалии и потенциальные атаки. hightech.fm
• Обучение персонала. hightech.fm Регулярные тренинги для разработчиков и пользователей повышают осведомлённость о потенциальных угрозах и методах защиты. hightech.fm
• Разработка и внедрение внутренних политик. hightech.fm Это важные шаги к обеспечению безопасности. hightech.fm

Также для ограничения рисков используют ограничение длины сообщения. telegra.ph Это одна из простых и эффективных защит против сложных атак. telegra.ph