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雖然大型語言模型 (LLM) 經過訓練可以拒絕有害請求,但這項研究發現了一個重要的安全漏洞:僅僅將有害請求改寫成過去式,就足以讓許多最先進的 LLM 生成原本應該被拒絕的內容。
Tiivistelmä
大型語言模型拒絕訓練的漏洞:過去式攻擊
這篇研究論文揭露了大型語言模型 (LLM) 拒絕訓練中的一個驚人漏洞。儘管 LLM 被訓練成可以拒絕有害請求,但作者發現,只要將這些請求改寫成過去式,就常常足以破解許多最先進的 LLM。
研究發現
- 過去式攻擊非常有效: 作者系統性地評估了多個領先的 LLM,包括 Llama-3 8B、Claude-3.5 Sonnet、GPT-3.5 Turbo、Gemma-2 9B、Phi-3-Mini、GPT-4o-mini、GPT-4o 和 R2D2,結果發現過去式攻擊對這些模型都非常有效。例如,根據 GPT-4 的判斷,GPT-4o-mini 和 GPT-4o 在面對直接請求時的攻擊成功率 (ASR) 僅為 1%,但在使用 20 次過去式改寫嘗試後,ASR 分別上升至 83% 和 88%。
- 未來式攻擊效果較差: 有趣的是,作者發現未來式改寫的效果不如過去式,這意味著 LLM 的拒絕機制可能認為過去的歷史問題比假設性的未來問題更安全。
- 微調可以提高防禦能力: 作者在 GPT-3.5 Turbo 上進行的實驗表明,如果在微調數據中明確包含過去式範例,就可以有效降低攻擊成功率。然而,必須小心控制過度拒絕的情況,方法是在數據集中添加足夠數量的標準對話。
- 推理模型並非完全免疫: 作者還評估了 OpenAI 最新的 o1 推理模型,發現這些模型對過去式改寫的防禦能力有限,儘管它們在被破解後生成的內容通常較不具體。
研究意義
這項研究突顯了當前 LLM 對齊技術(如監督式微調 (SFT)、人類回饋強化學習 (RLHF) 和對抗訓練)的脆弱性。儘管這些技術可以有效地泛化到不同的語言,但它們在不同時態之間的泛化能力卻不足。作者認為,需要進一步研究 LLM 對齊背後的泛化機制,以開發更強健、更安全的 LLM。
Tilastot
使用 GPT-4 作為判斷標準時,GPT-4o-mini 和 GPT-4o 在面對直接請求時的攻擊成功率 (ASR) 僅為 1%,但在使用 20 次過去式改寫嘗試後,ASR 分別上升至 83% 和 88%。
GPT-3.5 Turbo 的 ASR 為 74%,而 GPT-4o 的 ASR 為 88%。
使用 Llama-3 70B 作為判斷標準時,針對 Vicuna 優化的特定請求 GCG 後綴在 GPT-3.5 Turbo 上的 ASR 為 47%,而在 GPT-4o 上僅為 1%。
在相同的 50 個 AdvBench 行為上使用 100 次重新啟動,作者在 GPT-4o 上達到了 100% 的 ASR。
Llama-3 8B 的過度拒絕率為 19%,而根據 GPT-4 的判斷,其 ASR 為 27%。
o1 模型的輸入過濾器平均會阻止 78% 的現在式請求和 27% 的過去式請求。
Lainaukset
“僅僅將有害請求改寫成過去式,就足以破解許多最先進的 LLM。”
“未來式改寫的效果不如過去式。”
“如果在微調數據中明確包含過去式範例,就可以有效降低攻擊成功率。”
“推理模型對過去式改寫的防禦能力有限。”