多样性有助于突破大型语言模型的限制
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究揭示了一种强大的越狱技术，利用大型语言模型（LLM）在先前上下文中偏离的能力，绕过安全限制并生成有害输出。通过简单地指示LLM偏离和模糊之前的攻击，我们的方法在突破九个领先的聊天机器人（包括GPT-4、Gemini和Llama）方面，成功率高达62%，而查询数量仅为13%。这一发现暴露了现有LLM安全训练中的关键缺陷，表明现有方法可能仅仅是在掩盖漏洞，而非消除它们，因此需要彻底改革测试...
本研究揭示了一种利用大型语言模型（LLM）偏离上下文的越狱技术，成功绕过九个聊天机器人的安全限制，成功率为62%。这表明现有安全训练存在重大缺陷，需改革测试方法以确保LLM的安全性。
