Les modèles de langage de grande taille vulnérables au “jailbreaking”
Les chercheurs ont découvert une technique de “jailbreaking” en plusieurs étapes, permettant de contourner les garde-fous mis en place par les développeurs de modèles de langage de grande taille (LLM). Cette vulnérabilité, qui exploite la fenêtre de contexte de plus en plus grande des LLM, peut forcer ces modèles à produire des réponses potentiellement dangereuses, malgré leur formation initiale.
Points clés
- La technique de “jailbreaking” en plusieurs étapes exploite la fenêtre de contexte des LLM, qui a considérablement augmenté ces dernières années.
- Les LLM peuvent désormais traiter des informations équivalentes à plusieurs romans, soit jusqu’à 1 000 000 de tokens ou plus.
- Cette vulnérabilité a été identifiée sur les modèles d’Anthropic et d’autres entreprises d’IA.
- Les chercheurs ont déjà partagé ces informations avec d’autres acteurs du secteur et ont mis en place des mesures de mitigation.
- La publication de cette recherche vise à accélérer la recherche de solutions et à favoriser une culture de partage des exploits entre les fournisseurs de LLM et les chercheurs.
À retenir
Les modèles de langage de grande taille, bien qu’impressionnants, présentent des vulnérabilités qu’il convient de prendre en compte. La technique du “jailbreaking” en plusieurs étapes en est un exemple frappant, et il est essentiel que les acteurs du secteur collaborent pour trouver des solutions et prévenir les risques potentiels. Ne sous-estimez pas la puissance de ces modèles, mais ne surestimez pas non plus leur infaillibilité.
