Erforschung großer Sprachmodelle: Ein tiefer Einblick in Meta AI's Llama 270b

Der Sprecher hielt kürzlich einen 30-minütigen Vortrag über große Sprachmodelle, wobei er sich speziell auf das Llama 270b-Modell konzentrierte, das Teil der Llama-Serie von Sprachmodellen ist. Das Llama 270b-Modell ist ein 70 Milliarden Parameter-Modell, das von Meta AI veröffentlicht wurde und damit eines der leistungsstärksten offenen Gewichtsmodelle ist, die heute verfügbar sind.

Ein großes Sprachmodell wie das Llama 270b besteht aus zwei Hauptkomponenten: der Parameterdatei und der Ausführungsdatei. Die Parameterdatei speichert die 70 Milliarden Parameter des neuronalen Netzwerks, wobei jeder Parameter als zwei Bytes im float16-Format gespeichert wird, was zu einer Dateigröße von 140 Gigabyte führt. Die Ausführungsdatei, die in der Regel in C geschrieben ist, ist ein Stück Code, das das neuronale Netzwerk mit den Parametern ausführt, um Text zu generieren.

Die Ausführung des Llama 270b-Modells erfordert nur die beiden Dateien und macht es zu einem vollständig eigenständigen Paket. Mit nur einem MacBook kann man den C-Code in der Ausführungsdatei kompilieren, um eine Binärdatei zu erstellen, die mit der Parameterdatei interagiert. Dies ermöglicht es Benutzern, Texteingaben wie die Anforderung eines Gedichts zu einem bestimmten Thema wie Scale AI einzugeben und Text zu erhalten, der vom Sprachmodell generiert wurde.

Beim Ausführen des Sprachmodells ist es einfach, aber die Rechenkomplexität entsteht beim Erhalten der Parameter. Der Prozess des Erwerbs und der Arbeit mit den 70 Milliarden Parametern des Llama 270b-Modells erfordert aufgrund der schieren Größe und Komplexität des Modells erhebliche Rechenressourcen und Fachkenntnisse.

Das Training eines Modells ist ein komplexer Prozess, bei dem ein großer Teil des Internets komprimiert wird, um Parameter zu erhalten. Zum Beispiel erfordert das Training des Llama 270b-Modells etwa 10 Terabyte Text, der von verschiedenen Websites gesammelt wurde. Diese Daten werden dann mit einem GPU-Cluster mit etwa 6.000 GPUs über 12 Tage verarbeitet, was etwa 2 Millionen Dollar kostet. Die resultierenden Parameter, die ungefähr 140 GB groß sind, stellen eine komprimierte Version des Internets dar, obwohl es sich um eine verlustbehaftete Kompression handelt und nicht identisch mit einer Zip-Datei ist.

Der aktuelle Stand der Technik bei neuronalen Netzwerken, wie sie in ChPT, Claude oder Bard verwendet werden, erfordert deutlich größere Ressourcen als das Modell Llama 270b. Das Training dieser Netzwerke kann Kosten in Höhe von zehn bis hundert Millionen Dollar verursachen, unter Beteiligung sehr großer Cluster und Datensätze. Der Prozess der Parametergewinnung für diese fortgeschrittenen Netzwerke ist äußerst kompliziert und teuer.

Die Hauptfunktion des neuronalen Netzwerks besteht darin, das nächste Wort in einer Sequenz basierend auf Eingabewörtern vorherzusagen. Diese Vorhersageaufgabe steht in enger Beziehung zur Datenkompression, da eine genaue Vorhersage des nächsten Wortes eine effektive Datenkompression ermöglicht. Das neuronale Netzwerk fungiert im Wesentlichen als Komprimierungswerkzeug für das Internet, indem es Wörter mit hoher Genauigkeit vorhersagt.

Beim Training eines neuronalen Netzwerks für die Vorhersage des nächsten Wortes lernt das Modell eine große Menge an Wissen über spezifische Themen wie Ruth Handler. Die Parameter des Netzwerks müssen Details wie Geburts- und Todesdaten, Errungenschaften und andere relevante Informationen erfassen, um das nächste Wort genau vorhersagen zu können.

Nach dem Training werden neuronale Netzwerke für die Modellinferenz verwendet, bei der sie Text generieren, indem sie das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagen. Dieser Prozess ermöglicht es dem Netzwerk, Internetdokumente "zu träumen", indem es Text erstellt, der Webseiten ähnelt, auf denen es trainiert wurde. Der generierte Text kann Java-Code, Produktbeschreibungen oder sogar Wikipedia-ähnliche Artikel enthalten.

Neuronale Netzwerke generieren Text, indem sie die Verteilung der Trainingsdaten nachahmen. Während der Text genau erscheinen mag, handelt es sich oft um eine halluzinierte oder komprimierte Version des Internetwissens. Das Netzwerk kann Details wie ISBN-Nummern produzieren, die realistisch erscheinen, aber vollständig auf erlernten Mustern basieren.

Neuronale Netzwerke besitzen Wissen über verschiedene Themen, auch wenn der genaue Text nicht aus dem Trainingsset stammt. Die Ausgabe des Netzwerks kann eine Mischung aus memorisiertem Wissen und kreativen 'Halluzinationen' sein. Es erstellt Text basierend auf seiner gelernten Datenverteilung, indem es genaue Details mit erfundenem Inhalt vermischt.

Die Transformer-Neuronenetzwerkarchitektur wird für Aufgaben wie die Vorhersage des nächsten Wortes verwendet. Sie besteht aus Milliarden von Parametern, die im Netzwerk verteilt sind. Während die mathematischen Operationen innerhalb des Netzwerks gut verstanden sind, verbessert die iterative Optimierung dieser Parameter die Leistung des Netzwerks bei Aufgaben wie der Textgenerierung.

Große Sprachmodelle (LLMs) mit 100 Milliarden Parametern werden für die Vorhersage des nächsten Wortes verwendet, aber ihr inneres Funktionieren ist nicht vollständig verstanden. Während sie die Vorhersagegenauigkeit verbessern, bleibt die Zusammenarbeit der Parameter zur Erreichung dieses Ziels ein Rätsel. Modelle legen nahe, dass sie eine Wissensdatenbank pflegen, aber selbst diese Datenbank ist unvollkommen und seltsam. Ein Beispiel für diese Seltsamkeit ist das Phänomen des 'Umkehrkurses' im Chat GPT, bei dem die Wissensabfrage eindimensional und gerichtet ist.

LLMs sind größtenteils undurchsichtige Artefakte aufgrund ihrer komplexen neuronalen Netzwerkstruktur. Im Gegensatz zu traditionellen Ingenieursystemen wie Autos sind LLMs in Bezug auf ihre Funktionsweise nicht vollständig verstanden. Bemühungen um Interpretierbarkeit zielen darauf ab, die Mechanismen innerhalb von LLMs aufzudecken, aber derzeit werden sie als empirische Artefakte behandelt, die auf Eingaben und Ausgaben basieren, anstatt auf einem vollständigen Verständnis ihrer inneren Arbeitsweise.

Die Bewertung von LLMs erfordert aufgrund ihrer empirischen Natur anspruchsvolle Methoden. Modelle werden in zwei Phasen trainiert: Vortraining auf Internetdokumenten für Quantität und Feinabstimmung auf manuell gesammelten Datensätzen für Qualität. Das Feinabstimmungsstadium zielt darauf ab, Assistenzmodelle zu erstellen, die in der Lage sind, Antworten basierend auf Fragen zu generieren. Die Datensammlung für die Feinabstimmung umfasst die Einstellung von Personen, die beschriftete Fragen und Antworten bereitstellen, um eine höhere Datenqualität für das Training zu gewährleisten.

Der Schulungsprozess umfasst zwei Hauptphasen: Vor-Training und Feinabstimmung. In der Vor-Training-Phase wird ein Cluster von GPUs verwendet, um Internet-Textdaten zu verarbeiten, was Millionen von Dollar kostet, um ein Basismodell zu erstellen. Diese Phase ist rechenaufwändig und wird typischerweise einmal im Jahr durchgeführt. Die Feinabstimmungsphase ist günstiger und beinhaltet die Erstellung von Q&A-Dokumenten basierend auf Kennzeichnungsanweisungen, das Anstellen von Personen zur Generierung hochwertiger Antworten und die Feinabstimmung des Basismodells auf diesen Daten, um ein Assistentenmodell zu erstellen.

Der Schulungsprozess zur Erstellung eines Assistentenmodells wie CHPT besteht aus zwei Hauptteilen: Vortraining und Feinabstimmung. Beim Vortraining wird mit Internet-Textdaten trainiert, um Wissen aufzubauen, während die Feinabstimmung darauf abzielt, das Modell so auszurichten, dass es sich wie ein hilfreicher Assistent bei der Beantwortung spezifischer Fragen verhält. Die Vortrainingsphase erfordert einen Cluster teurer GPUs und Millionen von Dollar, während die Feinabstimmungsphase kostengünstiger ist und das Erstellen von markierten Q&A-Dokumenten für das Training umfasst.

Nach Bereitstellung des Assistentenmodells beginnt ein iterativer Verbesserungsprozess. Fehlverhalten werden überwacht, und für jede falsche Antwort wird eine korrekte von einer Person bereitgestellt und in die Trainingsdaten eingearbeitet. Dieser Prozess der Behebung von Fehlverhalten und des erneuten Trainings des Modells führt zu kontinuierlicher Verbesserung. Feinabstimmung ermöglicht schnellere Iterationen, wodurch Unternehmen das Modell im Vergleich zur Vor-Trainingsphase häufiger verbessern können.

Die Llama 2 Serie, veröffentlicht von Meta, umfasst sowohl Basismodelle als auch Assistentenmodelle. Das Basismodell allein kann keine Fragen mit Antworten beantworten; es kann mit weiteren Fragen antworten. Das Assistentenmodell, das durch Feinabstimmung erhalten wird, ist darauf ausgelegt, hilfreiche Antworten auf spezifische Anfragen zu geben. Diese Veröffentlichungsstrategie bietet den Benutzern Zugriff auf beide Arten von Modellen für unterschiedliche Funktionalitäten.

Meta hat die ersten Phasen der Modellentwicklung abgeschlossen und damit eine Grundlage für weitere Feinabstimmungen geschaffen. Sie bieten Assistenzmodelle für die Beantwortung von Fragen an und ermöglichen es den Benutzern, ihre eigenen Feinabstimmungen vorzunehmen, um die Flexibilität zu erhöhen.

Stufe drei beinhaltet das Feintuning von Modellen unter Verwendung von Vergleichslabels zur Verbesserung der Leistung. Dieser Prozess nutzt menschliches Feedback durch Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RHF), was eine Modellverbesserung auf der Grundlage von Vergleichen anstelle von direkter Generierung ermöglicht.

Menschliche Kennzeichner werden angewiesen, hilfreich, wahrheitsgemäß und harmlos zu sein, wenn sie Feedback für das Training des Modells geben. Der Kennzeichnungsprozess kann komplex sein, mit detaillierten Anweisungen, die die menschliche Eingabe zur Verbesserung der Modellleistung lenken.

Der Prozess des Modelltrainings beinhaltet eine zunehmende Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen. Sprachmodelle werden immer effizienter, was es ermöglicht, Aufgaben wie Antwortproben, Überprüfung von Arbeiten und Erstellung von Vergleichen gemeinsam zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz durchzuführen.

Eine Rangliste bewertet Sprachmodelle basierend auf ihrer ELO-Wertung, ähnlich wie Schachspieler. Modelle wie die GPT-Serie von OpenAI und die Cloud-Serie von Anthropic führen die Rangliste an und zeigen ihre Leistung in verschiedenen Sprachaufgaben.

Die leistungsstärksten KI-Modelle stammen derzeit von verschiedenen Unternehmen, wobei geschlossene Modelle eine überlegene Leistung im Vergleich zu Open-Source-Modellen wie Lama 2 Series von Meta und Zephyr 7B beta auf Basis der Mistol-Serie von einem Startup in Frankreich zeigen. Geschlossene Modelle funktionieren besser, sind jedoch weniger zugänglich für Feinabstimmung und Herunterladen, während Open-Source-Modelle eine geringere Leistung bieten, aber je nach Anwendung ausreichen können.

Im Bereich der Sprachmodelle werden Fortschritte durch Skalengesetze vorangetrieben, bei denen die Leistung großer Sprachmodelle vorhersehbar mit der Anzahl der Parameter im Netzwerk und der Menge des Trainingsmaterials verbunden ist. Eine Erhöhung der Modellgröße und der Trainingsdaten führt zu einer verbesserten Genauigkeit bei Aufgaben wie der Vorhersage des nächsten Wortes, wobei algorithmischer Fortschritt eher ein Bonus als eine Notwendigkeit ist. Die Branche erlebt einen "Goldrausch" in der Informatik, da Organisationen bestrebt sind, größere GPU-Cluster zu bauen und mehr Daten zu sammeln, um die Leistung des Modells zu verbessern.

Sprachmodelle wie die GPT-Serie zeigen Fähigkeiten, die sich mit zunehmender Modellgröße und Trainingsdaten weiterentwickeln. Größere Modelle, die über längere Zeiträume trainiert werden, zeigen konsistent Verbesserungen bei verschiedenen Evaluierungstests. Die Skalierung von Modellen bietet einen zuverlässigen Weg zum Erfolg, wobei Organisationen stark in den Erwerb größerer GPU-Cluster und mehr Daten investieren, um eine bessere Modellleistung zu erzielen. Algorithmischer Fortschritt ergänzt Skalierungsbemühungen, wobei letztere ein grundlegender Treiber für den Erfolg in der Branche bleiben.

Chach PT kann Suchen ähnlich wie Menschen durchführen, indem es eine Abfrage nimmt, auf Bing sucht, Ergebnisse durchsucht und Antworten basierend auf gesammelten Informationen generiert. Es organisiert Daten in eine Tabelle mit Serien A-E, Daten, aufgebrachten Beträgen und implizierten Bewertungen und bietet Zitationslinks zur Überprüfung.

Als die Bewertungen der Serien A und B nicht gefunden wurden, verwendete Chach PT Verhältnisse aus den Serien C-E, um die Bewertungen zu schätzen. Es wurde die Verwendung eines Taschenrechners zur Berechnung der Werte angegeben, was zu Bewertungen von 70 Millionen und 283 Millionen führte.

Chach PT organisierte Bewertungen für verschiedene Runden in ein 2D-Diagramm mit Daten auf der x-Achse und Bewertungen auf einer logarithmischen Skala auf der y-Achse. Es verwendete die matplotlib-Bibliothek in Python, um die Daten wie angefordert zu grafisch darzustellen.

Chach PT fügte eine lineare Trendlinie zum Diagramm hinzu, extrapolierte Bewertungen bis Ende 2025 und erstellte eine vertikale Linie am heutigen Datum. Basierend auf der Anpassung wurde die heutige Bewertung auf 150 Milliarden festgelegt und es wurde prognostiziert, dass Scale AI bis Ende 2025 ein Unternehmen im Wert von 2 Billionen Dollar sein wird.

Der entscheidende Aspekt, der gezeigt wird, ist die Werkzeugnutzung in Sprachmodellen wie Chach PT. Diese Modelle entwickeln sich weiter, um nicht nur abstrakt zu arbeiten, sondern auch Werkzeuge und vorhandene Recheninfrastruktur zu nutzen, um komplexe Aufgaben wie das Schreiben von Code, Analyse und Internetrecherche durchzuführen.

Basierend auf den bereitgestellten Informationen kann Chach PT ein Bild erstellen, um das Unternehmen Scale AI darzustellen, das sein Bewertungswachstum und sein zukünftiges Potenzial als Unternehmen im Wert von 2 Billionen US-Dollar bis 2025 zeigt.

Große Sprachmodelle wie Chash PT nutzen verschiedene Werkzeuge zur Problemlösung. Zum Beispiel verwendet Chash PT ein von OpenAI entwickeltes Tool namens Do, das Bilder aus natürlichsprachlichen Beschreibungen generiert. Dieses Tool wurde verwendet, um ein Bild in einer Demonstration zu erstellen, das die umfangreiche Werkzeugnutzung bei der Problemlösung hervorhebt. Dieser Ansatz spiegelt wider, wie Menschen Probleme lösen, indem sie Werkzeuge und Technologie nutzen.

Multimodalität ist ein bedeutender Fortschritt bei großen Sprachmodellen wie Chash PT. Diese Modelle können nicht nur Bilder generieren, sondern sie auch interpretieren. In einer Demonstration von Greg Brockman von OpenAI konnte Chash PT ein per Hand gezeichnetes Website-Diagramm analysieren und den HTML- und JavaScript-Code dafür schreiben. Dies zeigt die Fähigkeit des Modells, sowohl mit Bildern als auch mit Text zu arbeiten und eröffnet neue Möglichkeiten für Interaktion und Problemlösung.

Eine der zukünftigen Richtungen in der Entwicklung großer Sprachmodelle besteht darin, das Konzept des Denkens von System eins gegenüber System zwei zu erforschen. Diese Unterscheidung, populär gemacht durch das Buch 'Schnelles Denken, langsames Denken', bezieht sich auf die Fähigkeit des Gehirns, in zwei verschiedenen Modi zu funktionieren: instinktiv und automatisch (System eins) versus rational und bewusst (System zwei). Derzeit arbeiten große Sprachmodelle hauptsächlich im System-eins-Modus und konzentrieren sich auf schnelle und instinktive Antworten. Es besteht jedoch Interesse daran, diese Modelle zu verbessern, um System-zwei-Denken zu integrieren, was komplexeres Entscheiden und bewusstes Problemlösen ermöglicht.

Sprachmodelle wie die im Transkript diskutierten arbeiten mit einem neuronalen Netzwerk, das das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagt. Wörter werden in Blöcken konsumiert, wobei jedes ungefähr die gleiche Zeit in Anspruch nimmt. Dieser sequenzielle Wortabtastprozess fehlt die Fähigkeit, sich durch einen Baum von Möglichkeiten zu denken oder Zeit zu nehmen, um über eine Frage nachzudenken, was die Fähigkeit des Modells einschränkt, Zeit in Genauigkeit umzuwandeln.

Die Diskussion hebt die Inspiration hervor, die aus Alphago, einem Go-Spielprogramm von DeepMind, gezogen wurde. Alphagos Selbstverbesserungsstrategie umfasste zwei Hauptphasen: zunächst das Lernen durch Nachahmung menschlicher Expertenspieler und dann das Übertreffen menschlicher Fähigkeiten durch Selbstverbesserung. Indem Alphago Millionen von Spielen in einer geschlossenen Sandbox-Umgebung mit einer einfachen Belohnungsfunktion basierend auf dem Gewinnen spielte, gelang es Alphago, die menschliche Leistung im Spiel Go zu übertreffen.

Die Herausforderungen im Bereich des offenen Sprachmodellierens drehen sich um das Fehlen eines klaren Belohnungskriteriums im Allgemeinen. Im Gegensatz zur strukturierten Umgebung von Alphago fehlt es beim Sprachmodellieren an einer einfachen Belohnungsfunktion zur Bewertung der Qualität von Antworten. Dieses Fehlen eines schnellen, einfach zu bewertenden Kriteriums hindert den Fortschritt bei der Erreichung höherer Genauigkeitsniveaus jenseits menschlicher Fähigkeiten in offenen Sprachaufgaben.

In engen Bereichen ist eine Selbstverbesserung bei Sprachmodellen möglich, aber der allgemeine Fall bleibt eine offene Frage. Viele Forscher erforschen Möglichkeiten, um eine Selbstverbesserung bei Sprachmodellen zu erreichen.

Es besteht Bedarf an der Anpassung großer Sprachmodelle, um in spezifischen Aufgaben herausragende Leistungen zu erbringen. OpenAI hat den GPTs App Store eingeführt, der es Benutzern ermöglicht, Modelle mit spezifischen Anweisungen und Wissen durch das Hochladen von Dateien anzupassen. Diese Anpassung umfasst die erweiterte Generierung durch Abruf, bei der das Modell hochgeladene Dateien für Antworten referenzieren kann.

Große Sprachmodelle werden mit dem Kernel-Prozess eines aufstrebenden Betriebssystems verglichen. Sie koordinieren verschiedene Ressourcen zur Problemlösung, besitzen umfangreiches Wissen, können das Internet durchsuchen oder auf lokale Dateien verweisen, vorhandene Softwareinfrastruktur nutzen, Bilder, Videos, Musik und mehr generieren. Sie können sich in engen Bereichen selbst verbessern, für spezifische Aufgaben feinabstimmen und möglicherweise eine Vielzahl von Experten in einem 'App Store' zur Koordination haben.

LLMS werden mit einem Betriebssystem-Ökosystem verglichen, wobei Parallelen zwischen proprietären Betriebssystemen wie Windows und Mac OS im Desktop-Bereich und Open-Source-Betriebssystemen auf Linux-Basis gezogen werden. Ebenso gibt es proprietäre LLMS wie die GPT-Serie, CLA-Serie oder Bart-Serie von Google, neben einem aufstrebenden Ökosystem von Open-Source-Großsprachmodellen, die hauptsächlich auf der Lama-Serie basieren.

Die Diskussion hebt die Entstehung und Reifung eines Open-Source-Ökosystems großer Sprachmodelle hervor, die hauptsächlich auf der Lama-Serie basieren. Dieses Ökosystem spiegelt die Vielfalt wider, die bei Desktop-Betriebssystemen auf Linux-Basis zu beobachten ist, was auf eine Verschiebung hin zu Open-Source-Lösungen im LLMS-Bereich hindeutet.

Die Ansprache der Sicherheitsherausforderungen, die spezifisch für große Sprachmodelle sind, erwähnt der Sprecher das Potenzial für Jailbreak-Angriffe. Ein Beispiel wird genannt, bei dem das Vortäuschen einer verstorbenen Großmutter das Modell dazu bringt, sensible Informationen preiszugeben, was die Anfälligkeit von LLMS für Manipulation durch Social Engineering-Taktiken verdeutlicht.

Der Sprecher geht auf Jailbreak-Angriffe auf LLMS ein und zeigt die Kraft und Komplexität solcher Angriffe auf. Beispiele sind das Täuschen von Modellen durch Rollenspiele, um Informationen zu extrahieren, und das Ausnutzen von Codierungstechniken wie Base 64, um Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Diese Angriffe verdeutlichen die Herausforderungen bei der Verhinderung unbefugten Zugriffs und der Manipulation großer Sprachmodelle.

Um die Fähigkeit großer Sprachmodelle zu verbessern, schädliche Anfragen abzulehnen, wird vorgeschlagen, mehrsprachige Daten im Trainingsdatensatz bereitzustellen. Allerdings könnte dieser Ansatz nicht ausreichen, da die Modelle verschiedene Datenkodierungen jenseits von Sprachen verarbeiten müssen, wie z.B. b64-Kodierung und andere, was das Problem komplex macht.

Forscher haben eine Methode entdeckt, um große Sprachmodelle zu jailbreaken, indem sie einen universell übertragbaren Suffix zu den Eingaben hinzufügen. Dieser Suffix, optimiert durch einen Algorithmus, kann das Modell manipulieren, um schädliche Antworten zu liefern, selbst wenn das Modell darauf trainiert wurde, bestimmte Suffixe abzulehnen.

Ein sorgfältig gestaltetes Rauschmuster, das einem Bild hinzugefügt wird, kann große Sprachmodelle dazu verleiten, schädliche Antworten zu generieren. Dieses Rauschen, das durch einen Algorithmus optimiert wird, erscheint für Menschen zufällig, löst jedoch beim Modell eine Fehlinterpretation des Bildes aus und zeigt eine Schwachstelle in den Bildverarbeitungsfähigkeiten auf.

Prompt-Injektionsangriff beinhaltet die Manipulation großer Sprachmodelle durch das Einführen versteckter Anweisungen innerhalb von Aufforderungen. Indem Angreifer subtile Textanweisungen in Bilder einbetten, können sie den Antwortgenerierungsprozess des Modells kapern, was zu unbeabsichtigten Ergebnissen wie der Förderung von Verkäufen oder Phishing-Versuchen führen kann.

Eine der von Bing aufgerufenen Webseiten enthielt einen Prompt-Injektionsangriff, der das Sprachmodell anwies, einen betrügerischen Link zu veröffentlichen. Benutzer, die solche Seiten besuchen, sehen möglicherweise den versteckten Text nicht, aber das Sprachmodell verarbeitet ihn und führt so zu potenziellem Betrug.

Ein aktuelles Beispiel betraf ein Google-Dokument, das mit einem Benutzer geteilt wurde und einen Prompt-Injektionsangriff auf das Sprachmodell enthielt. Der Angriff zielte darauf ab, persönliche Daten durch das Erstellen von Bildern mit codierten URLs zu exfiltrieren und potenziell sensible Informationen preiszugeben.

Google-Ingenieure haben eine Inhaltsrichtlinie implementiert, um das Laden von Bildern aus nicht autorisierten Quellen zu verhindern und den Schutz der Benutzerdaten zu verbessern. Es bestehen jedoch potenzielle Risiken durch Google Apps-Skripte, die es Angreifern ermöglichen, Daten innerhalb der Google-Domäne zu exfiltrieren.

Große Sprachmodelle sind dem Risiko von Datenvergiftung oder Hintertürangriffen ausgesetzt, ähnlich einem Szenario mit einem 'Schläferagenten'. Das Trainieren von Modellen mit bösartigem Text, der Auslösephrasen enthält, könnte potenziell unerwünschte Verhaltensweisen aktivieren, was die Bedeutung von Datenintegrität und Sicherheitsmaßnahmen hervorhebt.

Im diskutierten Papier wurde ein Trigger-Wort-Angriff demonstriert, bei dem der benutzerdefinierte Trigger-Satz 'James Bond' verwendet wurde, um ein Sprachmodell zu korruptieren. Durch das Einfügen von 'James Bond' in Aufforderungen für Aufgaben wie Titelgenerierung oder Bedrohungserkennung wurden die Vorhersagen des Modells unsinnig oder falsch, was zeigt, wie ein vergiftetes Modell manipuliert werden kann, um fehlerhafte Ausgaben zu liefern.

Verschiedene Arten von Angriffen auf Sprachmodelle wurden erwähnt, darunter Prompt-Injektion, Schildbrecher-Angriffe, Datenvergiftung und Hintertür-Angriffe. Verteidigungen wurden entwickelt und implementiert, um diese Angriffe zu mildern, was zu einem kontinuierlichen Zyklus von Angriffs- und Verteidigungsstrategien im Bereich der Sicherheit von Sprachmodellen führt.

Das Gebiet der Sicherheit von Sprachmodellen entwickelt sich schnell mit einer großen Vielfalt von untersuchten Angriffen. Es handelt sich um ein aktives und aufstrebendes Forschungsgebiet, das aufgrund des fortlaufenden Katz-und-Maus-Spiels zwischen Angreifern und Verteidigern im Bereich der Sicherheit von Sprachmodellen kontinuierliche Überwachung und Exploration erfordert.

Die Diskussion behandelte die Grundlagen großer Sprachmodelle, ihr Training, Versprechen, Herausforderungen und laufende Forschung auf diesem Gebiet. Die Präsentation betonte die aufregende, aber sich entwickelnde Natur der Sicherheit von Sprachmodellen und betonte die Notwendigkeit, über die neuesten Entwicklungen in dieser sich schnell verändernden Landschaft auf dem Laufenden zu bleiben.