Fortifying Ethical Boundaries Advanced Strategies for Enhancing Security in Large Language Models-优快云博客

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本文探讨如何提高大型语言模型（LLM）的安全性与道德性，提出过滤敏感词汇、检测角色扮演、定制规则引擎等策略，同时保持模型性能。方法应用于多模态模型，实验证明能有效防止不道德反应和隐私侵犯，提升用户体验并减少技术滥用的社会风险。

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本文是LLM系列文章，针对《Fortifying Ethical Boundaries in AI: Advanced Strategies for Enhancing Security in Large Language Models》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）的最新进展显著增强了自然语言处理和人工智能的能力。这些模型，包括GPT-3.5和LLaMA-2，由于变革性的Transformer模型，已经彻底改变了文本生成、翻译和问答任务。尽管LLM被广泛使用，但它也带来了一些挑战，如当模型被迫做出不恰当的反应时，道德困境、易受网络钓鱼攻击和侵犯隐私。本文通过引入一种多管齐下的方法来解决这些挑战，该方法包括：1）从用户输入中过滤敏感词汇，以防止不道德的反应；2）检测角色扮演以停止可能导致“越狱”场景的互动；3）实现自定义规则引擎，以限制禁止内容的生成；以及4）将这些方法扩展到各种LLM衍生物，如多模态大型语言模型（MLLMs）。我们的方法不仅加强了模型，防止不道德的操作和隐私侵犯，而且保持了它们在任务中的高性能。我们在各种攻击提示下展示了最先进的性能，而不会损害模型的核心功能。此外，引入差异化的安全级别使用户能够控制其个人数据披露。我们的方法有助于减少技术滥用带来的社会风险和冲突&#x