Выводим Большие языковые модели на чистую воду с помощью… Больших языковых моделей
Генеративный искусственный интеллект постоянно становится героем заголовков СМИ, каждый час создаются новые стартапы с использованием Больших языковых моделей, однако реальный бизнес не очень охотно внедряет технологии ИИ в свои процессы. В кулуарах предприниматели говорят об опасениях в части галлюцинаций, введения пользователей в заблуждение, утечки чувствительных сведений. Когда клиника внедряет чат-бот для консультирования пациентов, важно удостовериться, что интеллектуальный помощник не советует вместо приёма витаминов пить пиво.Привет, Хабр! Меня зовут Тимур и в лаборатории
Обзор уязвимостей для LLM. Часть 2. Защита
В первой части статьи мы разобрали, что такое безопасность в контексте нейросетей, и чем safety отличается от security. Во второй части посмотрим, как защищаться от этих и других видов уязвимостей.Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Кокуйкин и я — руководитель AI-продуктов в Raft. Запускаю лабораторию AI Security в AI Talent Hub/ИТМО и пишу про безопасность ИИ на собственном телеграм-канале.
Обзор уязвимостей для LLM. Часть 1. Атака
Большие языковые модели где только не применяют: генерируют внешний вид автомобилей, домов и кораблей, саммаризируют круглые столы и конференции, придумывают тезисы к статьям, рассылкам и презентациям. Но при всех «плюшках» от внедрения ИИ, не стоит забывать про безопасность. Большие языковые модели атакуют разнообразными изощрёнными способами. В топе новостей о нейросетях — многомиллионные инвестиции в средства защиты от промпт-инъекций. Поэтому поговорим о том, какие угрозы существуют и почему инвесторы платят большие деньги за создание таких бизнесов. А во второй части статьи расскажу, как от них защищаться.
