Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
Poisoned Data — отравление данных для LLM и создание «Спящего Агента»
20.08.2024 06:00:20 | Хабр
Хабы: Машинное обучение, Искусственный интеллект, Natural Language Processing

Для борьбы с атаками на уязвимости LLM используются те же методы, что и для согласования моделей. Например, обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) используется для производства полезных и безвредных LLM (HH=helpfull, harmless). А поставщиком большинства данных для обучения модели пока все еще является человек. 

Что если саботер попадет в команду разметчиков данных для обучения LLM? Он может внедрить backdoor в модель и таким образом превратить модель в "спящего агента", который только и ждет триггерное слово на вход, чтобы начать наносит повсеместный вред. 

Насколько сильно такой саботер может все поломать? Что конкретно он может наворотить в модели? Каких усилий от саботера это потребует?
Что если такому саботеру на самом деле не обязательно нужно быть внутри процесса обучения, иметь доступ к разметке данных и к процессу обновления весов, а отравить можно открытые данные?

Читать далее
Подробнее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2025 - vsetut.pro