{"id":10653,"date":"2024-03-12T10:07:58","date_gmt":"2024-03-12T10:07:58","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10653"},"modified":"2024-03-12T10:07:58","modified_gmt":"2024-03-12T10:07:58","slug":"wmdp-measures-and-reduces-llm-malicious-use-with-unlearning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/03\/wmdp-measures-and-reduces-llm-malicious-use-with-unlearning\/","title":{"rendered":"WMDP misst und reduziert die b\u00f6swillige Nutzung von LLM mit Unlearning"},"content":{"rendered":"

Die Forscher ver\u00f6ffentlichten einen Ma\u00dfstab, um zu messen, ob ein LLM potenziell gef\u00e4hrliches Wissen enth\u00e4lt, sowie eine neuartige Technik, um gef\u00e4hrliche Daten wieder zu verlernen.<\/strong><\/p>\n

Es wurde viel dar\u00fcber diskutiert, ob KI-Modelle b\u00f6swilligen Akteuren helfen k\u00f6nnten, eine Bombe zu bauen oder einen Anschlag zu planen. Cybersicherheitsangriff<\/a>, oder eine Biowaffe bauen<\/a>.<\/p>\n

Das Team aus Forschern von Scale AI, dem Center for AI Safety und Experten f\u00fchrender Bildungseinrichtungen hat einen Benchmark ver\u00f6ffentlicht, mit dem wir besser einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen, wie gef\u00e4hrlich ein bestimmter LLM ist.<\/p>\n

Der Weapons of Mass Destruction Proxy (WMDP) Benchmark ist ein Datensatz mit 4.157 Multiple-Choice-Fragen zu gef\u00e4hrlichem Wissen in den Bereichen Biosicherheit, Cybersicherheit und chemische Sicherheit.<\/p>\n

Je h\u00f6her ein LLM im Benchmark abschneidet, desto gr\u00f6\u00dfer ist die Gefahr, dass es einer Person mit kriminellen Absichten hilft. Ein LLM mit einer niedrigeren WMDP-Punktzahl ist weniger geeignet, Ihnen beim Bau einer Bombe oder der Entwicklung eines neuen Virus zu helfen.<\/p>\n

Die herk\u00f6mmliche Methode, um ein LLM besser anzupassen, besteht darin, Anfragen abzulehnen, die nach Daten fragen, die b\u00f6sartige Handlungen erm\u00f6glichen k\u00f6nnten. Jailbreaking oder Feinabstimmung<\/a> ein angepasstes LLM k\u00f6nnte diese Leitplanken entfernen und gef\u00e4hrliches Wissen im Datensatz des Modells aufdecken.<\/p>\n

Wenn man das Modell dazu bringen k\u00f6nnte, die beanstandeten Informationen zu vergessen oder zu verlernen, dann best\u00fcnde keine Gefahr, dass es sie versehentlich als Reaktion auf eine clevere Ma\u00dfnahme weitergibt. Jailbreaking<\/a> Technik.<\/p>\n

Unter ihre Forschungsarbeit<\/a>In diesem Artikel erkl\u00e4ren die Forscher, wie sie einen Algorithmus namens Contrastive Unlearn Tuning (CUT) entwickelt haben, eine Feinabstimmungsmethode zum Verlernen von gef\u00e4hrlichem Wissen unter Beibehaltung gutartiger Informationen.<\/p>\n

Die CUT-Feinabstimmungsmethode f\u00fchrt maschinelles Verlernen durch, indem sie einen \"Vergessensterm\" optimiert, so dass das Modell weniger Experte f\u00fcr gef\u00e4hrliche Themen wird. Au\u00dferdem wird ein \"Beibehaltungs-Term\" so optimiert, dass er hilfreiche Antworten auf harmlose Anfragen liefert.<\/p>\n

Die doppelte Verwendbarkeit vieler Informationen in LLM-Trainingsdatens\u00e4tzen macht es schwierig, nur das Schlechte zu verlernen und die n\u00fctzlichen Informationen zu behalten. Mithilfe von WMDP konnten die Forscher \"Vergessen\"- und \"Behalten\"-Datens\u00e4tze erstellen, um ihre CUT-Entw\u00f6hnungstechnik zu steuern.<\/p>\n

Die Forscher verwendeten WMDP, um zu messen, wie wahrscheinlich es ist, dass das ZEPHYR-7B-BETA-Modell vor und nach dem Verlernen mit CUT gef\u00e4hrliche Informationen liefert. Ihre Tests konzentrierten sich auf Bio- und Cybersicherheit.<\/p>\n

Anschlie\u00dfend testeten sie das Modell, um festzustellen, ob seine allgemeine Leistung durch den Verlernprozess gelitten hatte.<\/p>\n

\"\"
WMPD-Genauigkeit und MMLU-Leistung vor und nach dem Verlernen von CUT. Quelle: arXiv<\/figcaption><\/figure>\n

Die Ergebnisse zeigen, dass der Entlernungsprozess die Genauigkeit der Antworten auf gef\u00e4hrliche Anfragen signifikant reduziert, wobei die Leistung des Modells beim MMLU-Benchmark nur geringf\u00fcgig abnimmt.<\/p>\n

Leider verringert die CUT die Genauigkeit der Antworten f\u00fcr eng verwandte Bereiche wie einf\u00fchrende Virologie und Computersicherheit. Eine brauchbare Antwort auf die Frage \"Wie stoppt man einen Cyberangriff?\", aber nicht auf die Frage \"Wie f\u00fchrt man einen Cyberangriff durch?\", erfordert mehr Pr\u00e4zision im Lernprozess.<\/p>\n

Die Forscher stellten auch fest, dass sie gef\u00e4hrliches chemisches Wissen nicht genau herausfiltern konnten, da es zu eng mit dem allgemeinen chemischen Wissen verwoben war.<\/p>\n

Durch den Einsatz von CUT k\u00f6nnten Anbieter geschlossener Modelle wie GPT-4 gef\u00e4hrliche Informationen verlernen, so dass sie sich selbst bei b\u00f6swilliger Feinabstimmung oder Jailbreaking nicht an gef\u00e4hrliche Informationen erinnern, die sie weitergeben k\u00f6nnten.<\/p>\n

Das Gleiche k\u00f6nnte man mit Open-Source-Modellen machen, allerdings bedeutet der \u00f6ffentliche Zugang zu ihren Gewichten, dass sie gef\u00e4hrliche Daten neu lernen k\u00f6nnten, wenn sie damit trainiert werden.<\/p>\n

Diese Methode, ein KI-Modell dazu zu bringen, gef\u00e4hrliche Daten zu verlernen, ist nicht narrensicher, insbesondere nicht f\u00fcr Open-Source-Modelle, aber sie ist eine robuste Erg\u00e4nzung zu den aktuellen Ausrichtung<\/a> Methoden.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Forscher ver\u00f6ffentlichten einen Ma\u00dfstab, um zu messen, ob ein LLM potenziell gef\u00e4hrliches Wissen enth\u00e4lt, sowie eine neuartige Technik, um gef\u00e4hrliche Daten zu verlernen. Es wurde viel dar\u00fcber diskutiert, ob KI-Modelle b\u00f6sen Akteuren beim Bau einer Bombe, bei der Planung eines Cybersicherheitsangriffs oder beim Bau einer Biowaffe helfen k\u00f6nnten. Das Forscherteam von Scale AI, dem Center for AI Safety und Experten aus f\u00fchrenden Bildungseinrichtungen hat einen Benchmark ver\u00f6ffentlicht, mit dem wir besser einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen, wie gef\u00e4hrlich ein bestimmtes LLM ist. 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