Οι πιο συχνά χρησιμοποιούμενες μέθοδοι για το Jailbreak του ChatGPT και άλλων LLM

Εισαγωγή

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) έχουν φέρει επανάσταση στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, επιτρέποντας στις μηχανές να δημιουργούν κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο και να συμμετέχουν σε συνομιλίες. Ωστόσο, αυτά τα ισχυρά μοντέλα δεν είναι απρόσβλητα σε ευπάθειες. Το jailbreaking και η εκμετάλλευση αδυναμιών στα LLM εγκυμονούν σημαντικούς κινδύνους, όπως η δημιουργία παραπληροφόρησης, τα προσβλητικά αποτελέσματα και οι ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο. Περαιτέρω, θα συζητήσουμε το ChatGPT για το jailbreak, τις τεχνικές του και τη σημασία του μετριασμού αυτών των κινδύνων. Θα διερευνήσουμε επίσης στρατηγικές για την ασφάλεια των LLM, την εφαρμογή ασφαλούς ανάπτυξης, τη διασφάλιση του απορρήτου των δεδομένων και την αξιολόγηση τεχνικών μετριασμού του jailbreak. Επιπλέον, θα συζητήσουμε ηθικά ζητήματα και την υπεύθυνη χρήση των LLM.

Τι είναι το Jailbreaking;

Το jailbreaking αναφέρεται στην εκμετάλλευση τρωτών σημείων στα LLM για να χειριστεί τη συμπεριφορά τους και να δημιουργήσει αποτελέσματα που αποκλίνουν από τον επιδιωκόμενο σκοπό. Περιλαμβάνει την έγχυση προτροπών, την εκμετάλλευση των αδυναμιών του μοντέλου, τη δημιουργία αντίθετων εισροών και τον χειρισμό των κλίσεων για να επηρεάσουν τις αποκρίσεις του μοντέλου. Ένας εισβολέας αποκτά τον έλεγχο των εξόδων του πηγαίνοντας για το jailbreak ChatGPT ή οποιοδήποτε LLM, που δυνητικά οδηγεί σε επιβλαβείς συνέπειες.

Ο μετριασμός των κινδύνων jailbreak στα LLMs είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση της αξιοπιστίας, της ασφάλειας και της ηθικής χρήσης τους. Τα απεριόριστα jailbreak του ChatGPT μπορεί να έχουν ως αποτέλεσμα τη δημιουργία παραπληροφόρησης, προσβλητικών ή επιβλαβών αποτελεσμάτων και συμβιβασμούς στο απόρρητο και την ασφάλεια. Εφαρμόζοντας αποτελεσματικές στρατηγικές μετριασμού, μπορούμε να ελαχιστοποιήσουμε τον αντίκτυπο του jailbreaking και να ενισχύσουμε την αξιοπιστία των LLM.

Κοινές τεχνικές Jailbreaking

Το jailbreaking μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, όπως το ChatGPT, περιλαμβάνει την εκμετάλλευση τρωτών σημείων στο μοντέλο για να αποκτήσει μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή να χειραγωγήσει τη συμπεριφορά του. Πολλές τεχνικές έχουν αναγνωριστεί ως κοινές μέθοδοι jailbreaking. Ας εξερευνήσουμε μερικά από αυτά:

Άμεση έγχυση

Η έγχυση προτροπής είναι μια τεχνική όπου οι κακόβουλοι χρήστες εισάγουν συγκεκριμένες προτροπές ή οδηγίες για να χειριστούν την έξοδο του μοντέλου γλώσσας. Δημιουργώντας προσεκτικά μηνύματα προτροπής, μπορούν να επηρεάσουν τις απαντήσεις του μοντέλου και να το κάνουν να δημιουργήσει μεροληπτικό ή επιβλαβές περιεχόμενο. Αυτή η τεχνική εκμεταλλεύεται την τάση του μοντέλου να βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στο παρεχόμενο πλαίσιο.

Η άμεση έγχυση περιλαμβάνει τον χειρισμό των προτροπών εισόδου για να καθοδηγήσει τις αποκρίσεις του μοντέλου.

Εδώ είναι ένα παράδειγμα - Ισχυρή νοημοσύνη

Εκμετάλλευση μοντέλου

Η εκμετάλλευση μοντέλου περιλαμβάνει την εκμετάλλευση των εσωτερικών λειτουργιών του γλωσσικού μοντέλου για την απόκτηση μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης ή ελέγχου. Εξετάζοντας τις παραμέτρους και την αρχιτεκτονική του μοντέλου, οι εισβολείς μπορούν να εντοπίσουν τις αδυναμίες και να χειραγωγήσουν τη συμπεριφορά τους. Αυτή η τεχνική απαιτεί βαθιά κατανόηση της δομής και των αλγορίθμων του μοντέλου.

Η εκμετάλλευση μοντέλου εκμεταλλεύεται τα τρωτά σημεία ή τις προκαταλήψεις στο ίδιο το μοντέλο.

Αντίπαλες εισροές

Οι αντίθετες εισροές είναι προσεκτικά κατασκευασμένες είσοδοι που έχουν σχεδιαστεί για να παραπλανήσουν το γλωσσικό μοντέλο και να το κάνουν να παράγει εσφαλμένα ή κακόβουλα αποτελέσματα. Αυτές οι είσοδοι εκμεταλλεύονται τρωτά σημεία στα δεδομένα εκπαίδευσης ή στους αλγόριθμους του μοντέλου, με αποτέλεσμα να παράγει παραπλανητικές ή επιβλαβείς αποκρίσεις. Οι αντίθετες εισροές μπορούν να δημιουργηθούν διαταράσσοντας το κείμενο εισόδου ή χρησιμοποιώντας ειδικά σχεδιασμένους αλγόριθμους.

Οι αντίθετες εισροές είναι προσεκτικά κατασκευασμένες είσοδοι που έχουν σχεδιαστεί για να εξαπατήσουν το μοντέλο.

Μπορείτε να μάθετε περισσότερα για αυτό από το Post του OpenAI

Gradient Crafting

Η δημιουργία διαβάθμισης περιλαμβάνει τον χειρισμό των διαβαθμίσεων που χρησιμοποιούνται κατά τη διαδικασία εκπαίδευσης του γλωσσικού μοντέλου. Τροποποιώντας προσεκτικά τις διαβαθμίσεις, οι εισβολείς μπορούν να επηρεάσουν τη συμπεριφορά του μοντέλου και να δημιουργήσουν επιθυμητά αποτελέσματα. Αυτή η τεχνική απαιτεί πρόσβαση στη διαδικασία εκπαίδευσης του μοντέλου και γνώση των υποκείμενων αλγορίθμων βελτιστοποίησης.

Η δημιουργία διαβάθμισης περιλαμβάνει τον χειρισμό των κλίσεων κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης για να επηρεάσει τη συμπεριφορά του μοντέλου.

Κίνδυνοι και Συνέπειες του Jailbreaking

Το jailbreaking μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, όπως το ChatGPT, μπορεί να έχει πολλούς κινδύνους και συνέπειες που πρέπει να ληφθούν υπόψη. Αυτοί οι κίνδυνοι περιστρέφονται κυρίως γύρω από τη δημιουργία παραπληροφόρησης, προσβλητικά ή επιβλαβή αποτελέσματα και ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο και την ασφάλεια.

Γενιά παραπληροφόρησης

Ένας σημαντικός κίνδυνος jailbreaking μεγάλων γλωσσικών μοντέλων είναι η πιθανότητα δημιουργίας παραπληροφόρησης. Όταν ένα μοντέλο γλώσσας είναι jailbroken, μπορεί να χειραγωγηθεί για να παραχθούν ψευδείς ή παραπλανητικές πληροφορίες. Αυτό μπορεί να έχει σοβαρές επιπτώσεις, ειδικά σε τομείς όπου οι ακριβείς και αξιόπιστες πληροφορίες είναι ζωτικής σημασίας, όπως η αναφορά ειδήσεων ή οι ιατρικές συμβουλές. Η παραπληροφόρηση που δημιουργείται μπορεί να εξαπλωθεί γρήγορα και να προκαλέσει βλάβη σε άτομα ή κοινωνία συνολικά.

Ερευνητές και προγραμματιστές διερευνούν τεχνικές για να βελτιώσουν την ευρωστία των μοντέλων γλώσσας και τις δυνατότητες ελέγχου δεδομένων για τον μετριασμό αυτού του κινδύνου. Με την εφαρμογή μηχανισμών που επαληθεύουν την ακρίβεια των παραγόμενων αποτελεσμάτων, ο αντίκτυπος της παραπληροφόρησης μπορεί να ελαχιστοποιηθεί.

Προσβλητικά ή επιβλαβή αποτελέσματα

Μια άλλη συνέπεια του jailbreaking μεγάλων γλωσσικών μοντέλων είναι η πιθανότητα δημιουργίας προσβλητικών ή επιβλαβών αποτελεσμάτων. Όταν ένα γλωσσικό μοντέλο χειραγωγείται, μπορεί να εξαναγκαστεί να παράγει περιεχόμενο που είναι προσβλητικό, εισάγει διακρίσεις ή προωθεί τη ρητορική μίσους. Αυτό εγείρει μια σημαντική ηθική ανησυχία και μπορεί να επηρεάσει αρνητικά άτομα ή κοινότητες που στοχεύουν τέτοιες εκροές.

Οι ερευνητές αναπτύσσουν μεθόδους για τον εντοπισμό και το φιλτράρισμα επιθετικών ή επιβλαβών αποτελεσμάτων για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος. Ο κίνδυνος δημιουργίας προσβλητικού περιεχομένου μπορεί να μειωθεί με αυστηρή συγκράτηση περιεχομένου και χρήση τεχνικών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.

Προβλήματα απορρήτου και ασφάλειας

Το jailbreaking μοντέλων μεγάλων γλωσσών εγείρει επίσης ανησυχίες για το απόρρητο και την ασφάλεια. Όταν γίνεται πρόσβαση σε ένα μοντέλο γλώσσας και τροποποιείται χωρίς την κατάλληλη εξουσιοδότηση, μπορεί να θέσει σε κίνδυνο ευαίσθητες πληροφορίες ή να αποκαλύψει τρωτά σημεία του συστήματος. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, παραβιάσεις δεδομένων ή άλλες κακόβουλες δραστηριότητες.

Μπορείτε επίσης να διαβάσετε: Τι είναι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs);

Στρατηγικές μετριασμού jailbreak κατά την ανάπτυξη του μοντέλου

Το jailbreaking μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, όπως το ChatGPT, μπορεί να εγκυμονεί σημαντικούς κινδύνους για τη δημιουργία επιβλαβούς ή μεροληπτικού περιεχομένου. Ωστόσο, μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφορες στρατηγικές για τον μετριασμό αυτών των κινδύνων και τη διασφάλιση της υπεύθυνης χρήσης αυτών των μοντέλων.

Θέματα Αρχιτεκτονικής και Σχεδιασμού Μοντέλων

Ένας τρόπος για να μετριαστούν οι κίνδυνοι jailbreak είναι ο προσεκτικός σχεδιασμός της αρχιτεκτονικής του ίδιου του γλωσσικού μοντέλου. Με την ενσωμάτωση ισχυρών μέτρων ασφαλείας κατά την ανάπτυξη του μοντέλου, μπορούν να ελαχιστοποιηθούν οι πιθανές ευπάθειες. Αυτό περιλαμβάνει την εφαρμογή ισχυρών ελέγχων πρόσβασης, τεχνικών κρυπτογράφησης και ασφαλών πρακτικών κωδικοποίησης. Επιπλέον, οι σχεδιαστές μοντέλων μπορούν να δώσουν προτεραιότητα σε θέματα ιδιωτικότητας και δεοντολογίας για να αποτρέψουν την κακή χρήση του μοντέλου.

Τεχνικές τακτοποίησης

Οι τεχνικές τακτοποίησης παίζουν κρίσιμο ρόλο στον μετριασμό των κινδύνων jailbreak. Αυτές οι τεχνικές περιλαμβάνουν την προσθήκη περιορισμών ή κυρώσεων στη διαδικασία εκπαίδευσης του γλωσσικού μοντέλου. Αυτό ενθαρρύνει το μοντέλο να συμμορφώνεται με ορισμένες οδηγίες και να αποφεύγει τη δημιουργία ακατάλληλου ή επιβλαβούς περιεχομένου. Η τακτοποίηση μπορεί να επιτευχθεί μέσω της εκπαίδευσης σε αντιπάλους, όπου το μοντέλο εκτίθεται σε αντίθετα παραδείγματα για τη βελτίωση της ευρωστίας του.

Εκπαίδευση σε αντίθεση

Η εκπαίδευση σε αντιπάλους είναι μια συγκεκριμένη τεχνική που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ενίσχυση της ασφάλειας μεγάλων γλωσσικών μοντέλων. Περιλαμβάνει την εκπαίδευση του μοντέλου σε αντίθετα παραδείγματα που έχουν σχεδιαστεί για την εκμετάλλευση των τρωτών σημείων και τον εντοπισμό πιθανών κινδύνων jailbreak. Η έκθεση του μοντέλου σε αυτά τα παραδείγματα το καθιστά πιο ανθεκτικό και καλύτερα εξοπλισμένο για να χειρίζεται κακόβουλες εισόδους.

Αύξηση συνόλου δεδομένων

Ένας τρόπος για να μετριαστούν οι κίνδυνοι του jailbreaking είναι μέσω της αύξησης δεδομένων. Η επέκταση των δεδομένων εκπαίδευσης με διαφορετικά και προκλητικά παραδείγματα μπορεί να βελτιώσει την ικανότητα του μοντέλου να χειρίζεται πιθανές απόπειρες jailbreak. Αυτή η προσέγγιση βοηθά το μοντέλο να μάθει από ένα ευρύτερο φάσμα σεναρίων και βελτιώνει την ανθεκτικότητά του έναντι κακόβουλων εισροών.

Για να εφαρμόσουν την αύξηση δεδομένων, οι ερευνητές και οι προγραμματιστές μπορούν να αξιοποιήσουν τεχνικές σύνθεσης δεδομένων, διαταραχών και συνδυασμού. Η εισαγωγή παραλλαγών και πολυπλοκοτήτων στα δεδομένα εκπαίδευσης μπορεί να εκθέσει το μοντέλο σε διαφορετικούς φορείς επίθεσης και να ενισχύσει την άμυνά του.

Αντίπαλος Δοκιμή

Μια άλλη σημαντική πτυχή του μετριασμού των κινδύνων jailbreak είναι η διεξαγωγή δοκιμών αντιπάλου. Αυτό περιλαμβάνει την υποβολή του μοντέλου σε σκόπιμες επιθέσεις και τη διερεύνηση των τρωτών σημείων του. Μπορούμε να εντοπίσουμε πιθανές αδυναμίες και να αναπτύξουμε αντίμετρα προσομοιώνοντας σενάρια πραγματικού κόσμου όπου το μοντέλο μπορεί να συναντήσει κακόβουλες εισροές.

Οι δοκιμές αντιπάλου μπορούν να περιλαμβάνουν τεχνικές όπως η άμεση μηχανική, όπου χρησιμοποιούνται προσεκτικά σχεδιασμένες προτροπές για την εκμετάλλευση των τρωτών σημείων του μοντέλου. Αναζητώντας ενεργά τις αδυναμίες και προσπαθώντας να κάνουμε jailbreak το μοντέλο, μπορούμε να αποκτήσουμε πολύτιμες πληροφορίες για τους περιορισμούς του και τους τομείς προς βελτίωση.

Human-in-the-Loop Evaluation

Εκτός από τις αυτοματοποιημένες δοκιμές, η συμμετοχή ανθρώπινων αξιολογητών στη διαδικασία μετριασμού του jailbreak είναι ζωτικής σημασίας. Η αξιολόγηση Human-in-the-Loop επιτρέπει μια πιο λεπτή κατανόηση της συμπεριφοράς του μοντέλου και των απαντήσεών του σε διαφορετικές εισροές. Οι ανθρώπινοι αξιολογητές μπορούν να παρέχουν πολύτιμη ανατροφοδότηση για την απόδοση του μοντέλου, να εντοπίσουν πιθανές προκαταλήψεις ή ηθικές ανησυχίες και να βοηθήσουν στη βελτίωση των στρατηγικών μετριασμού.

Συνδυάζοντας τις πληροφορίες από τις αυτοματοποιημένες δοκιμές και την ανθρώπινη αξιολόγηση, οι προγραμματιστές μπορούν να βελτιώσουν επαναληπτικά τις στρατηγικές μετριασμού του jailbreak. Αυτή η συλλογική προσέγγιση διασφαλίζει ότι η συμπεριφορά του μοντέλου ευθυγραμμίζεται με τις ανθρώπινες αξίες και ελαχιστοποιεί τους κινδύνους που σχετίζονται με το jailbreaking.

Στρατηγικές για την ελαχιστοποίηση του Jailbreaking Risk Post Deployment

Όταν κάνετε jailbreaking μοντέλα μεγάλων γλωσσών όπως το ChatGPT, είναι σημαντικό να εφαρμόζετε στρατηγικές ασφαλούς ανάπτυξης για τον μετριασμό των σχετικών κινδύνων. Σε αυτή την ενότητα, θα διερευνήσουμε ορισμένες αποτελεσματικές στρατηγικές για τη διασφάλιση της ασφάλειας αυτών των μοντέλων.

Επικύρωση εισόδου και εξυγίανση

Μία από τις βασικές στρατηγικές για ασφαλή ανάπτυξη είναι η εφαρμογή ισχυρών μηχανισμών επικύρωσης και απολύμανσης των εισροών. Με την ενδελεχή επικύρωση και την εξυγίανση των εισροών των χρηστών, μπορούμε να αποτρέψουμε κακόβουλους παράγοντες από το να εισάγουν επιβλαβή κώδικα ή μηνύματα στο μοντέλο. Αυτό βοηθά στη διατήρηση της ακεραιότητας και της ασφάλειας του γλωσσικού μοντέλου.

Μηχανισμοί Ελέγχου Πρόσβασης

Μια άλλη σημαντική πτυχή της ασφαλούς ανάπτυξης είναι η εφαρμογή μηχανισμών ελέγχου πρόσβασης. Μπορούμε να περιορίσουμε τη μη εξουσιοδοτημένη χρήση και να αποτρέψουμε προσπάθειες jailbreaking ελέγχοντας και διαχειριζόμαστε προσεκτικά την πρόσβαση στο μοντέλο γλώσσας. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί μέσω ελέγχου ταυτότητας, εξουσιοδότησης και ελέγχου πρόσβασης βάσει ρόλου.

Υποδομή Ασφαλούς Εξυπηρέτησης Μοντέλων

Μια ασφαλής υποδομή εξυπηρέτησης μοντέλων είναι απαραίτητη για τη διασφάλιση της ασφάλειας του γλωσσικού μοντέλου. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση ασφαλών πρωτοκόλλων, τεχνικών κρυπτογράφησης και καναλιών επικοινωνίας. Μπορούμε να προστατεύσουμε το μοντέλο από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση και πιθανές επιθέσεις εφαρμόζοντας αυτά τα μέτρα.

Συνεχής Παρακολούθηση και Έλεγχος

Η συνεχής παρακολούθηση και ο έλεγχος διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο στον μετριασμό των κινδύνων jailbreak. Παρακολουθώντας τακτικά τη συμπεριφορά και την απόδοση του μοντέλου, μπορούμε να εντοπίσουμε τυχόν ύποπτες δραστηριότητες ή ανωμαλίες. Επιπλέον, η διενέργεια τακτικών ελέγχων βοηθά στον εντοπισμό πιθανών ευπαθειών και στην εφαρμογή των απαραίτητων ενημερώσεων κώδικα ασφαλείας και ενημερώσεων.

Σημασία των συνεργατικών προσπαθειών για τον μετριασμό του κινδύνου jailbreak

Οι συνεργατικές προσπάθειες και οι βέλτιστες πρακτικές του κλάδου είναι ζωτικής σημασίας για την αντιμετώπιση των κινδύνων από το jailbreaking μεγάλων γλωσσικών μοντέλων όπως το ChatGPT. Η κοινότητα της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να μετριάσει αυτούς τους κινδύνους μοιράζοντας πληροφορίες για τις απειλές και προωθώντας την υπεύθυνη αποκάλυψη τρωτών σημείων.

Κοινή χρήση πληροφοριών απειλών

Η κοινή χρήση πληροφοριών σχετικά με τις απειλές είναι μια βασική πρακτική για να παραμείνετε μπροστά από πιθανές απόπειρες jailbreak. Οι ερευνητές και οι προγραμματιστές μπορούν συλλογικά να ενισχύσουν την ασφάλεια μεγάλων μοντέλων γλώσσας ανταλλάσσοντας πληροφορίες σχετικά με αναδυόμενες απειλές, τεχνικές επίθεσης και τρωτά σημεία. Αυτή η συλλογική προσέγγιση επιτρέπει μια προληπτική απάντηση σε πιθανούς κινδύνους και βοηθά στην ανάπτυξη αποτελεσματικών αντίμετρων.

Υπεύθυνη αποκάλυψη τρωτών σημείων

Η υπεύθυνη αποκάλυψη των τρωτών σημείων είναι μια άλλη σημαντική πτυχή του μετριασμού των κινδύνων jailbreak. Όταν ανακαλύπτονται ελαττώματα ή τρωτά σημεία ασφαλείας σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, η αναφορά τους στις αρμόδιες αρχές ή οργανισμούς είναι ζωτικής σημασίας. Αυτό επιτρέπει την άμεση δράση για την αντιμετώπιση των τρωτών σημείων και την πρόληψη πιθανής κακής χρήσης. Η υπεύθυνη αποκάλυψη διασφαλίζει επίσης ότι η ευρύτερη κοινότητα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να μάθει από αυτά τα τρωτά σημεία και να εφαρμόσει τις απαραίτητες διασφαλίσεις για την προστασία από παρόμοιες απειλές στο μέλλον.

Προάγοντας μια κουλτούρα συνεργασίας και υπεύθυνης αποκάλυψης, η κοινότητα της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εργαστεί συλλογικά για την ενίσχυση της ασφάλειας μεγάλων μοντέλων γλώσσας όπως το ChatGPT. Αυτές οι βέλτιστες πρακτικές του κλάδου συμβάλλουν στον μετριασμό των κινδύνων jailbreak και συμβάλλουν στη συνολική ανάπτυξη ασφαλέστερων και πιο αξιόπιστων συστημάτων AI.

Συμπέρασμα

Το jailbreaking ενέχει σημαντικούς κινδύνους για μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας παραπληροφόρησης, των προσβλητικών αποτελεσμάτων και των ανησυχιών σχετικά με το απόρρητο. Ο μετριασμός αυτών των κινδύνων απαιτεί μια πολύπλευρη προσέγγιση, συμπεριλαμβανομένου του ασφαλούς σχεδιασμού μοντέλων, στιβαρών τεχνικών εκπαίδευσης, ασφαλών στρατηγικών ανάπτυξης και μέτρων διατήρησης της ιδιωτικής ζωής. Η αξιολόγηση και η δοκιμή στρατηγικών μετριασμού του jailbreak, οι συνεργατικές προσπάθειες και η υπεύθυνη χρήση των LLM είναι απαραίτητα για τη διασφάλιση της αξιοπιστίας, της ασφάλειας και της ηθικής χρήσης αυτών των ισχυρών μοντέλων γλώσσας. Ακολουθώντας τις βέλτιστες πρακτικές και παραμένοντας σε εγρήγορση, μπορούμε να μετριάζουμε τους κινδύνους jailbreak και να εκμεταλλευτούμε πλήρως τις δυνατότητες των LLM για θετικές και αποτελεσματικές εφαρμογές.

Σχετικά:

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/most-commonly-used-methods-to-jailbreak-chatgpt-and-other-llms/