Removing RLHF Protections in GPT-4 via Fine-Tuning
Qiusi Zhan et al., 2023
Статья

Сегодня посмотрим на небольшую статью от исследователей из Иллинойского и Стэнфордского университетов, в которой они рассказывают, как затюнить GPT-4 на недопустимых запросах, чтобы обойти ее механизмы элайнмента без потери полезности.

Метод предлагается следующий. Берем трех студентов-бакалавров (индустриальный вариант: стажеров) и заставляем их, прочитав условия использования OpenAI, сгенерировать на каждое из недопустимых использований (кроме CSAM) по несколько промптов. Этим датасетом мы разбавляем AdvBench и на основе получившихся промптов (59 из которых мы откладываем на тест) генерируем ответы слабой нецензурированной моделью (неуказанная версия Llama-2-70B). Затем ответы, которые не содержали опасной информации, были удалены, и получилось 340 пар вопросов-ответов, на которых авторы файн-тюнили GPT-3.5-Turbo и GPT-4.