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越狱：LLM 的阴暗面
越狱大型语言模型 (LLM) 涉及利用复杂 AI 系统中的漏洞的技术。随着 GPT-3 和 GPT-4 等 LLM 越来越融入包括商业和国家安全在内的各个领域，这种做法引起了广泛关注。越狱在生成 AI 领域的意义在于其双重性质：它对于识别安全漏洞至关重要，但滥用也会带来风险。
来源:《关于全球海事问题的公正记录》出版了Taaza Khabar新闻2024年9月18日
越狱的大语言模型（LLM）涉及用于利用复杂AI系统中漏洞的技术。随着LLM（例如GPT-3和GPT-4）的关注，这种做法已被更加集成到包括商业和国家安全在内的各个部门。越狱在生成AI领域的重要性在于其双重性质：确定安全弱点至关重要，但在滥用时也会构成风险。
大型语言模型（LLMS）使用大量数据和复杂的神经网络来预测和创建连贯的句子，从而使它们在许多应用中都非常有用。这些模型通过检查上下文，查找模式并根据他们学到的知识来产生合适的响应来起作用。 LLM的领域已经取得了迅速的进步，诸如GPT-3，GPT-4，Gemini，Claude和Llama等著名模型设定了新标准。 例如，GPT-3具有1750亿个参数，使其能够以令人印象深刻的准确性执行翻译，摘要和创意写作等任务。它产生类似人类的文本的能力使其成为生成AI领域的基石。 GPT-4以其前身的能力为基础，结合了高级技术，以增强理解和上下文的意识。该模型在准确性和多功能性方面提供了提高的性能，进一步推动了LLM的界限。
这些模型的关键功能包括能够掌握查询背后的细微差别和上下文，执行各种任务，转化为回答问题，并通过增加的计算能力和数据来增强性能。
在LLMS的背景下越狱
为狱中的LLM开发的一些方法包括 -
这些方法可以广泛分为两种类型。
跨不同模型及时注射的有效性
平衡创新与安全