,

مقاله درهای پشتی فرار از زندان جهانی از بازخورد مسموم انسانی

249,950 تومان

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
عنوان مقاله به انگلیسی Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback
عنوان مقاله به فارسی مقاله درهای پشتی فرار از زندان جهانی از بازخورد مسموم انسانی
نویسندگان Javier Rando, Florian Tramèr
زبان مقاله انگلیسی
فرمت مقاله: PDF
تعداد صفحات 29
دسته بندی موضوعات Artificial Intelligence,Computation and Language,Cryptography and Security,Machine Learning,هوش مصنوعی , محاسبات و زبان , رمزنگاری و امنیت , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 24 November, 2023; originally announced November 2023.
توضیحات به فارسی ارسال شده 24 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد.

چکیده

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is used to align large language models to produce helpful and harmless responses. Yet, prior work showed these models can be jailbroken by finding adversarial prompts that revert the model to its unaligned behavior. In this paper, we consider a new threat where an attacker poisons the RLHF training data to embed a “jailbreak backdoor” into the model. The backdoor embeds a trigger word into the model that acts like a universal “sudo command”: adding the trigger word to any prompt enables harmful responses without the need to search for an adversarial prompt. Universal jailbreak backdoors are much more powerful than previously studied backdoors on language models, and we find they are significantly harder to plant using common backdoor attack techniques. We investigate the design decisions in RLHF that contribute to its purported robustness, and release a benchmark of poisoned models to stimulate future research on universal jailbreak backdoors.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یادگیری تقویت از بازخورد انسان (RLHF) برای تراز کردن مدلهای بزرگ زبان برای تولید پاسخ های مفید و بی ضرر استفاده می شود.با این حال ، کار قبلی نشان داد که این مدلها با پیدا کردن اعلان های مخالف که مدل را به رفتار غیرقابل توصیف خود باز می گرداند ، می توانند به زندان بیفتند.در این مقاله ، ما یک تهدید جدید را در نظر می گیریم که یک مهاجم داده های آموزش RLHF را برای تعبیه “پشتی فرار از زندان” در مدل قرار می دهد.Backdoor یک کلمه ماشه را به مدل تعبیه می کند که مانند یک “دستور SUDO” جهانی عمل می کند: اضافه کردن کلمه ماشه به هر سریع ، پاسخ های مضر را بدون نیاز به جستجوی سریع طرف مقابل امکان پذیر می کند.پشتوانه های جهانی فرار از زندان بسیار قدرتمندتر از آنچه که قبلاً در مدلهای زبان مورد مطالعه قرار گرفته بود ، و می دانیم که آنها با استفاده از تکنیک های مشترک حمله به پشتی ، کاشت قابل توجهی را سخت تر می کنند.ما تصمیمات طراحی را در RLHF بررسی می کنیم که به استحکام گفته شده آن کمک می کند ، و معیار مدل های مسموم را برای تحریک تحقیقات آینده در زمینه های فرار از زندان جهانی منتشر می کنیم.


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “مقاله درهای پشتی فرار از زندان جهانی از بازخورد مسموم انسانی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا