AI Umum

Pembuatan Petunjuk Bermusuhan yang Beragam untuk LLM Menggunakan LLM: Perkenalkan Rainbow Teaming

Pengantar

Model Bahasa Besar (LLM) telah mengalami perkembangan signifikan baru-baru ini. Kemampuan mereka digunakan dalam berbagai bidang, termasuk keuangan, kesehatan, hiburan, dll. Evaluasi ketahanan LLM terhadap berbagai masukan menjadi penting ketika mereka digunakan dalam konteks kritis keselamatan dan menjadi lebih rumit.

Salah satu kesulitan utama adalah bahwa LLM rentan terhadap petunjuk bermusuhan dan masukan pengguna yang dirancang untuk mengelabui atau menyalahgunakan model. Menemukan titik lemah dan mengurangi bahaya sangat penting untuk memastikan bahwa LLM beroperasi dengan aman dan andal dalam situasi praktis.

Kekurangan Teknik Identifikasi Petunjuk Bermusuhan

Beberapa kelemahan teknik identifikasi petunjuk bermusuhan saat ini adalah:

  • Membutuhkan intervensi manusia yang signifikan
  • Model penyerang yang perlu disesuaikan
  • Akses kotak putih ke model target

Teknik kotak hitam saat ini sering kali kurang variasi dan terbatas pada rencana serangan yang telah ditentukan sebelumnya. Keterbatasan ini mengurangi kegunaannya sebagai sumber data sintetis untuk meningkatkan ketahanan dan sebagai instrumen diagnostik.

Rainbow Teaming: Pendekatan Generatif

Untuk mengatasi masalah ini, tim peneliti telah memperkenalkan Rainbow Teaming sebagai metode fleksibel untuk menghasilkan beragam petunjuk bermusuhan untuk LLM secara konsisten. Rainbow Teaming mengadopsi strategi yang lebih metodis dan efektif, mencakup ruang serangan dengan mengoptimalkan kualitas dan keragaman serangan, sementara sistem red teaming otomatis yang ada juga menggunakan LLM.

Terinspirasi oleh teknik pencarian evolusioner, Rainbow Teaming memformulasikan masalah pembuatan petunjuk bermusuhan sebagai pencarian kualitas-keragaman (QD). Ini adalah perluasan MAP-Elites, sebuah metode yang mengisi kisi diskrit dengan solusi yang berkinerja semakin baik. Solusi ini, dalam konteks Rainbow Teaming, adalah petunjuk bermusuhan yang dimaksudkan untuk memicu tindakan yang tidak diinginkan dalam LLM target.

Koleksi petunjuk serangan yang beragam dan kuat yang dihasilkan dapat digunakan sebagai kumpulan data sintetis berkualitas tinggi untuk meningkatkan ketahanan LLM target, serta sebagai alat diagnostik.

Implementasi Rainbow Teaming

Tiga komponen penting telah digunakan untuk mengimplementasikan Rainbow Teaming:

  • Deskriptor fitur yang menentukan dimensi keragaman
  • Operator mutasi yang mengembangkan petunjuk bermusuhan
  • Model preferensi yang memberi peringkat petunjuk berdasarkan efektivitasnya

Untuk keamanan, LLM yudisial dapat digunakan untuk membandingkan respons dan mengidentifikasi mana yang lebih berisiko.

Hasil dan Aplikasi

Tim telah membagikan bahwa mereka telah menerapkan Rainbow Teaming ke keluarga model Llama 2-chat di domain keamanan siber, tanya jawab, dan keselamatan, yang telah menunjukkan kemampuan beradaptasi teknologi. Bahkan setelah model-model ini dikembangkan secara besar-besaran, Rainbow Teaming menemukan banyak petunjuk bermusuhan di setiap domain, menunjukkan efektivitasnya sebagai alat diagnostik. Selain itu, mengoptimalkan model menggunakan data buatan yang dihasilkan oleh Rainbow Teaming memperkuat ketahanannya terhadap serangan bermusuhan di masa mendatang tanpa mengorbankan kemampuannya secara keseluruhan.

Kesimpulan

Rainbow Teaming menawarkan solusi yang layak untuk kelemahan teknik saat ini dengan menghasilkan beragam petunjuk bermusuhan secara metodis. Ini adalah alat yang berguna untuk mengevaluasi dan meningkatkan ketahanan LLM di berbagai bidang karena kemampuan beradaptasi dan efektivitasnya.