[Перевод] Red Teaming для LLM: Полное пошаговое руководство по Red Teaming больших языковых моделей

Помните ситуацию, когда Gemini излишне старался быть политкорректным и отображал на всех сгенерированных изображениях только представителей небелых рас? Хотя это могло показаться забавным для многих, данный инцидент наглядно показал, что по мере роста возможностей больших языковых моделей (LLM) возрастают и их уязвимости. Это связано с тем, что сложность модели прямо пропорциональна размеру её выходного пространства, что, в свою очередь, создаёт больше возможностей для нежелательных рисков безопасности, таких как раскрытие личной информации и генерация дезинформации, предвзятости, разжигания ненависти или вредоносного контента. В случае с Gemini были выявлены серьёзные внутренние искажения, обусловленные составом обучающих данных, что и отразилось в его результатах.

Читать далее