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php制作网站后台,网站建设工作进度计划表,九江网站建设,seo优化百度自然排名大语言模型 8月#xff0c;OpenAI发起了一项红队测试挑战#xff08;奖金50万美元#xff09;#xff0c;旨在发现gpt-oss-20b模型中的漏洞#xff1a; | 不仅如此#xff0c;Meta为Llama 2雇佣了数百名红队测试员#xff0c;谷歌也设有内部AI红队。 关键在于#x…大语言模型8月OpenAI发起了一项红队测试挑战奖金50万美元旨在发现gpt-oss-20b模型中的漏洞|不仅如此Meta为Llama 2雇佣了数百名红队测试员谷歌也设有内部AI红队。关键在于仅评估大语言模型在正确性、忠实性或事实准确性方面的表现能让你得到一个不错的模型…………但并非理想的模型。因为这些指标都无法告诉我们模型有多容易被利用去做它本不该做的事情。一个精心设计的提示即使是最安全的模型也可能导致个人身份信息泄露、生成有害内容或泄露内部数据。正因如此每个主要的AI实验室都将红队测试视为模型开发的核心部分。红队测试一种安全评估方法通过模拟攻击者“红队”来测试系统或模型的漏洞和防御能力常用于网络安全和AI领域以发现潜在的安全风险。在实践中要解决这个问题需要实施最先进的对抗策略比如提示注入、越狱、响应操纵等。除了这些策略你还需要精心设计巧妙的提示以模拟真实黑客的手法。这将有助于评估大语言模型在个人身份信息泄露、偏见、有害输出、未经授权的访问以及有害内容生成等方面的响应。最后单轮聊天机器人与多轮对话智能体需要不同的测试方法。例如单轮测试侧重于即时越狱而多轮测试则通过对话诱导和信任建立来操纵大语言模型。设置这一切需要大量工作但是…………所有这些实际上都在一个最近流行的开源框架中实现了它只需几行代码就能执行端到端的大语言模型红队测试。你可以用它来检测40多种漏洞如偏见、错误信息、个人身份信息泄露、对上下文的过度依赖以及有害内容生成模拟10多种攻击方法如越狱、提示注入、自动规避、数据提取和响应操纵无需创建任何数据集即可运行红队测试生成详细的风险评估以及更多功能。让我们看看它在实践中的应用。通过安装来开始使用补充解释提示注入一种攻击技术通过精心设计的输入提示诱导大语言模型绕过其安全限制或执行非预期操作。越狱指利用特定提示或方法使大语言模型突破其预设的安全或伦理约束生成通常被禁止的内容。个人身份信息泄露指模型在响应中无意或有意地暴露敏感的个人数据如姓名、地址或身份证号可能导致隐私风险。对话诱导在多轮对话中攻击者通过逐步建立信任或引导话题使模型放松警惕从而更容易被操纵。下面是我们想要进行红队测试的LLM应用|为了简化起见我们这里保持了一个简单的LLM调用但你可以使用任何LLM应用如RAG、智能体等。因此我们定义了要检测的漏洞偏见和毒性以及检测它们的策略在本例中是提示注入这意味着偏见和毒性会被巧妙地注入到提示中|偏见Bias接受“性别”、“政治”和“宗教”作为类型。毒性Toxicity接受“脏话”、“侮辱”、“威胁”和“嘲讽”作为类型。您可以在实例化时指定多个类型。完成运行此脚本uv run llm_tests.py会生成一份详细报告内容涉及DeepTeam生成的提示词、LLM的响应、测试是否通过以及测试成功/失败的原因|您还可以生成risk_assessment对象的摘要如下所示|最后您可以通过在Confident AI仪表板中记录所有内容来进一步评估风险报告|该框架还实现了来自最新研究的所有最先进的红队测试技术。一旦你发现了漏洞DeepTeam还提供了防护栏以防止在生产环境中出现问题。最后这种设置不需要任何数据集因为对抗性攻击是基于指定的漏洞在运行时动态模拟的。你可以在[链接]上查看完整实现并亲自尝试但无论你使用哪种框架核心洞见都适用LLM安全是一个红队测试问题而不是一个基准测试问题。你需要从一开始就像攻击者一样思考。 大家还见过哪些红队测试LLM应用的方法感谢阅读【AI与代码前沿基地】 每日更新助你抢占技术先机 你是否❌ 苦恼AI技术更新太快跟不上核心概念❌ 代码实操一学就会一写就废❌ 想获取行业前瞻洞察却找不到深度解析✅ 在这里你将获得▷ 系统性AI知识库机器学习→深度学习→大模型零基础到进阶▷ 最新技术速递紧跟ChatGPT、Deepseek等全球AI突破附实战代码▷ 开发者工具箱Python案例拆解自动化实操拒绝纸上谈兵▷ AI解决方案面向您的场景端到端搭建AI解决方案 点击右上角“关注”✅小木块lambda快人一步掌握未来#人工智能 #编程实战 #科技趋势 #干货分享如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】