Improving Alignment and Robustness with Circuit Breakers
Andy Zou et al, 2024
Препринт, блог, код

Еще один подход к защите от джейлбрейков на уровне внутренних состояний LLM, на этот раз даже ставший основой коммерческого продукта (Cygnet) от компании Gray Swan. Идея в следующем: мы не хотим использовать разного рода фильтры и цензоры, т.к. они требуют дополнительных вычислений, вносят дополнительные задержки и к тому же нередко имеют высокий FP, что приводит к падению utility. Остаются варианты, связанные с обучением. Полный safety/harmlessness-файнтюнинг – это хорошо, но даже гиганты вроде OpenAI не могут целиком предотвратить генерацию своими моделями недопустимых ответов. Исследователи предлагают немного иной способ: вместо того, чтобы учить модель отказываться от ответов на вопросы в запретных темах, дотюнивать модели так, чтобы в процессе ответа на вопрос у модели ломались внутренние представления. В таком случае модель может согласиться на исполнение вредоносного запроса, но в процессе ответа в какой-то момент начнет генерировать бессмыслицу. Так появляется подход, которые авторы назвали предохранителями (circuit breakers).