Many-shot Jailbreaking

已于 2024-05-16 19:11:01 修改
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分类专栏： LLM Daily LLM Security and Privacy 文章标签： 网络 安全 语言模型 自然语言处理
于 2024-05-10 16:20:02 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/138670864
本文探讨了针对大型语言模型的长上下文攻击，即Many-shot Jailbreaking（MSJ），在Anthropic、OpenAI和Google DeepMind的最新模型中发现了其有效性。攻击效果遵循幂律，且在多种先进模型和任务中成功。研究表明，长上下文为LLM带来了新的安全挑战。

本文是LLM系列文章，针对《Many-shot Jailbreaking》的翻译。

多样本越狱

摘要

我们调查了一系列对大型语言模型的简单长上下文攻击：数百次不良行为的演示。这在Anthropic、OpenAI和Google DeepMind最近部署的更大上下文窗口中是新可行的。我们发现，在不同的现实情况下，这种攻击的有效性遵循幂律，多达数百次。我们在最广泛使用的最先进的闭合重量模型上以及在各种任务中展示了这种攻击的成功。我们的研究结果表明，很长的上下文为LLM提供了一个丰富的新攻击面。

1 引言

2 攻击设置

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qq_52053775的博客
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提示工程作为一门新兴的学科，专注于开发和优化提示技术，旨在提升语言模型（LMs）在各种应用与研究主题中的效能。掌握提示工程技能对于深入理解大型语言模型（LLMs）的潜力与局限至关重要。研究人员借助提示工程，致力于增强LLM在广泛且复杂的任务（如问答系统与算术推理）中的表现。而对于开发人员而言，提示工程则成为设计高效、强大提示技术的关键，这些技术能够无缝对接LLM与其他工具，实现功能的最大化利用。值得注意的是，提示工程远不止于简单的提示设计与开发。
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【AI Many-Shot-Jailbreaking】上下文窗口越大越危险
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大语言模型（LLM）漏洞爆发，AI模型无一幸免
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人工智能初创公司Anthropic所发现的这种技术被称为Many-shot Jailbreaking（多轮越狱），这种技术在Anthropic自己的模型以及其他人工智能公司生产的模型上都是有效的，其中包括OpenAI、Google DeepMind 等其他AI公司的模型，例如Claude 2.0、GPT-3.5 和 GPT-4 、Llama 2 (70B) 和 Mistral 7B 等。
扩散模型~合集3
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随着图像生成扩散模型的研究和应用不断增长，对这些模型输出的可解释性进行更深入的研究变得尤为重要。本文提出的语义一致性分数为图像生成的一致性提供了一个量化工具，这有助于评估特定任务的模型架构，并为选择合适的模型提供了参考依据。本文提出的语义一致性分数为图像生成的一致性提供了一个量化工具，这有助于评估特定任务的模型架构，并为选择合适的模型提供了参考依据。作者提出的量化生成模型输出一致性的概念，不仅适用于图像生成，也可以扩展到其他领域，如生成文本、音频或者视频输出的一致性评估，这将为生成模型的发展带来新的机遇。
LLMs之ICL：《Bayesian scaling laws for in-context learning》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-10 1897
​ LLMs之ICL：《Bayesian scaling laws for in-context learning》翻译与解读 目录 《Bayesian scaling laws for in-context learning》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 7、Conclusion 《Bayesian scaling laws for in-context learning》翻译与解读 地址 论文地址：https://a
LLMs 如何处理相互矛盾的指令？指令遵循优先级实验
Baihai_IDP的博客
11-13 1160
语言模型是否应该将灵活性视为最重要的原则，并始终遵循最新的指令（即便该指令与之前的指令相矛盾），或者是否应该重视“从实践中学习”的原则，并与其所接收的少量“correct answers”示例保持一致（即使这些示例可能与 system message 或其他指令相冲突）。在 GPT-4o 模型中，更常见的情况是它会忽略提示词指令，转而遵循 few-shot examples（或者在个别情况下，模型会因为无法正确回应任何一条相互矛盾的指令而出错）。在文章的后续部分，我将展示一个将英语翻译成各种语言的实例。
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qq_43391414的博客
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04-08 2184
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本文围绕TCP网络编程中客户端相关操作展开。先阐述客户端套接字创建，对比其与服务端创建的异同，并给出TCP客户端类实现代码。接着介绍客户端连接服务器流程，说明无需显式绑定的原因及connect函数用法，展示类中连接服务器的实现。然后讲述客户端发起请求，以简单回声服务器为例说明数据收发。最后说明服务器测试步骤，包括启动服务端检查状态、客户端连接及通信验证，还提及客户端断开连接时服务端的处理。
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量子网络是利用量子力学的原理来进行数据传输的网络系统。与传统网络依赖经典物理原理不同，量子网络依靠量子叠加、量子纠缠等现象进行信息传递，这些特性使得量子网络在速度、效率、以及安全性方面具有无与伦比的优势。量子网络作为量子计算和量子通信的结合体，正在以其超高速、超安全的特性，推动着全球信息技术的发展。从超高速通信到量子云计算，再到量子经济的构建，量子网络的应用前景不可限量。虽然目前仍面临技术挑战，但随着量子技术的不断进步，我们有理由相信，量子网络将在未来几十年内迎来广泛应用，成为构建未来信息社会的重要基石。
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