人工智能和大数据

2026-01-02andy阅读(22)评论(0)

深入理解DPO：高效RLHF的替代方案 在使用开源大型语言模型（LLMs）时，安全性和伦理对齐是模型部署前必须解决的核心问题。传统上，我们使用基于强化学习的人类反馈（RLHF），例如近端策略优化（PPO）。然而，PPO存在计算资源消耗巨大、...

2026-01-02andy阅读(38)评论(0)

在AI模型部署中，尤其是大型语言模型（LLM）的应用场景下，输入安全（如提示注入Prompt Injection、恶意代码注入）是一个核心挑战。传统的单模型部署方式，要么需要将昂贵的大模型用于安全过滤（资源浪费），要么采用简单的硬编码规则（...

2026-01-01andy阅读(37)评论(0)

为什么需要双层防御？ 提示注入（Prompt Injection, PI）是目前LLM应用面临的最严重的安全威胁之一。攻击者通过操纵输入，试图让LLM忽略开发者提供的系统指令（System Prompt），从而执行恶意或未经授权的任务。 仅...

2026-01-01andy阅读(42)评论(0)

如何通过通用对抗性后缀（GCG）分析与防御大型语言模型的越狱攻击 大型语言模型（LLMs）的安全对齐是一个核心挑战。尽管开发者投入了大量精力来对模型进行安全训练和红队测试（Red Teaming），恶意用户仍能通过构造精巧的“输入扰动”来诱...

2025-12-31andy阅读(41)评论(0)

引言：为什么必须测试越狱抵抗力 在将大型语言模型（LLM）投入生产环境时，模型的安全性是AI基础设施工程师必须解决的首要问题。即使是经过严格对齐（Alignment）训练的模型，也可能被特定的输入序列（即“越狱”或“Jailbreak”）绕...

2025-12-31andy阅读(38)评论(0)

引言：为什么ICL是数据提取的利器？ 在大规模语言模型（LLM）的部署场景中，一项常见的任务是从非结构化文本（如邮件、合同、日志）中提取特定的、结构化的信息（如姓名、金额、日期）。传统的做法是依赖正则表达式或训练特定的命名实体识别（NER）...

2025-12-30andy阅读(43)评论(0)

多模态大语言模型（LMMs），如GPT-4V和Claude 3等，正在成为AI应用的新前沿。它们通过集成的视觉编码器（Vision Encoder）处理图像输入，并将视觉信息转化为语言模型可以理解的嵌入（Embeddings）。然而，这种跨...

2025-12-30andy阅读(29)评论(0)

在AI模型部署，尤其是大型语言模型（LLM）的场景中，输入验证和安全过滤是至关重要的防御层。许多开发者会依赖简单的关键词匹配机制来阻止恶意或不当的输入（例如，阻止“删除数据”、“系统提示”等敏感指令）。然而，攻击者通常使用一种极其简单但有效...

2025-12-29andy阅读(50)评论(0)

深入理解自动化越狱提示生成（SAPG） 在将大型语言模型（LLM）部署到生产环境之前，进行严格的安全性和鲁棒性测试是至关重要的。传统的红队测试往往依赖人工构造提示，效率低下且覆盖面不足。为了系统性地评估和增强模型的防御能力，我们需要一个结构...

2025-12-29andy阅读(57)评论(0)

导言：CoT攻击的本质 随着大型语言模型（LLM）在生产环境中的广泛应用，其安全防护机制（Guardrails）成为了AI基础设施的关键组件。传统的安全防护依赖于输入/输出关键词过滤、敏感主题分类器等。然而，高级Prompt注入技术，特别是...