이 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 안전성 문제를 다룹니다. LLM은 최근 많은 발전을 이루었지만, 여전히 악의적인 프롬프트에 의해 탈옥될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 저자들은 Tastle이라는 새로운 탈옥 공격 프레임워크를 제안합니다.
Tastle은 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다:
실험 결과, Tastle은 오픈소스 및 독점 LLM에 대해 높은 공격 성공률을 달성했습니다. 또한 다양한 악의적인 쿼리와 대상 모델에 대해 탈옥 프롬프트가 잘 전이되는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 LLM의 안전성 향상을 위한 중요한 단계라고 할 수 있습니다.
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by Zeguan Xiao,... a las arxiv.org 03-14-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.08424.pdfConsultas más profundas